El campeonato de prebúsqueda de datos (DPC4) se ha celebrado en su cuarta edición el 1 de febrero de 2026 en Sídney (Australia). El campeonato forma parte de una serie de competiciones en técnicas relacionadas con la Arquitectura de Computadores que esta vez se ha celebrado junto con la prestigiosa conferencia HPCA (International Symposium on High-Performance Computer Architecture).
En la edición de este año participaron 8 trabajos de universidades de todo el mundo, entre ellas la Universidad de Toronto, Texas A&M University, la Universidad de Tsinghua o la Universidad de Illinois en Urbana-Champaign. Entre los participantes se encontraban expertos en el área como Paul Gratz (Texas A&M University). El programa incluyó además charlas invitadas de investigadores de la industria, como Leeor Peled (Huawei Research) y Akanksha Jain (Google).
Cabe destacar que la configuración base (baseline) del concurso incluía el prebuscador Berti en el primer nivel de caché, en combinación con Pythia en el segundo nivel, desarrollado por investigadores de la Universidad de Murcia y la Universidad de Zaragoza. Esto supone un reconocimiento importante a la relevancia de Berti en el estado del arte de la prebúsqueda de datos. De hecho, los ocho trabajos presentados se basan en mejoras sobre Berti, lo que evidencia su impacto en la comunidad investigadora internacional.
Los ganadores del concurso fueron anunciados al final de éste:
3rd place (empate):
– SPPAM: Signature Pattern Prediction and Access-Map Prefetcher, por Maccoy Merrell, Lei Wang, Paul Gratz, Stavros Kalafatis (Texas A&M University).
– The Entangling Data Prefetcher, por Agustín Navarro Torres (Universidad de Zaragoza), Simranjit Singh (University of Murcia), Biswabandan Panda (IIT Bombay), Alberto Ros (University of Murcia).
2nd place:
– Global Berti: Simultaneous Streaming and Spatial Prefetcher, por Gilead Posluns, Mark Jeffrey (University of Toronto).
1st place:
– Pushing the Limits of the Berti Prefetcher, por Simranjit Singh (University of Murcia), Agustín Navarro Torres (Universidad de Zaragoza), Alberto Ros (University of Murcia).
El trabajo ganador, BertiGO, desarrollado por Simranjit Singh, Agustín Navarro Torres y Alberto Ros, fue de forma consistente el mejor en las tres métricas del concurso (ancho de banda completo, ancho de banda limitado y multinúcleo), logrando una mejora del 27,7% en las trazas de inteligencia artificial respecto a la configuración base. Además, el tercer puesto fue también para un trabajo con participación de la Universidad de Murcia:
The Entangling Data Prefetcher, de Agustín Navarro Torres, Simranjit Singh, Biswabandan Panda y Alberto Ros.
En total, investigadores de la Universidad de Murcia y la Universidad de Zaragoza participaron en dos de los tres trabajos premiados, consolidando su posición como referentes internacionales en el campo de la prebúsqueda en procesadores de alto rendimiento.
En el Grado en Ingeniería Informática de la Universidad de Murcia, la prebúsqueda de datos se estudia en la asignatura de Arquitectura y Estructuras de Computadores (AEC), y es una técnica fundamental para mejorar el rendimiento de los procesadores actuales y futuros.
Fte.: Universidad de Murcia
