La simulación de procesos naturales mediante herramientas computacionales suele involucrar modelos numéricos con grandes períodos de tiempo o dimensiones importantes en los sistemas de ecuaciones a resolver. Para abordar este tipo de problemas, las técnicas de reducción de modelos (MOR) apuntan a transformar el modelo matemático original de un problema en otro modelo mucho más simple pero que mantenga las principales características matemáticas del modelo original. Muchos métodos de MOR se basan fuertemente en la resolución de sistemas lineales dispersos de gran dimensión, lo cual implica importantes esfuerzos computacionales y motiva el uso de técnicas de HPC.
En los últimos años, las GPU como plataforma de HPC, así como las arquitecturas heterogéneas (por ejemplo procesadores multi-core junto a GPUs) han experimentado una rápida evolución dado su bajo costo económico y alta eficiencia.
Considerando lo anterior, el objetivo principal de este esfuerzo se centra en el desarrollo de un prototipo de biblioteca para la resolución de problemas de MOR dispersos, que permita explotar el paralelismo de arquitecturas híbridas compuestas por procesadores multi-core y GPUs.