2.1 Prerequisitos

Para la correcta instalación de PyScaLAPACK necesitamos tener correctamente instaladas las siguientes librerías y distribuciones en todas las estaciones del sistema multiproceso. Podremos distinguir dos grupos de librerías necesarias, el primero de ellos engloba el conjunto de librerías útiles en la computación de altas prestaciones. El segundo conjunto de librerías necesarias son módulos y extensiones del lenguaje interpretado Python.

Librerías de Computación de Altas Prestaciones
- MPICH
  Implementación del estándar MPI de código abierto. Disponible en http://www-unix.mcs.anl.gov/mpi/mpich/
- BLAS
  Librería con rutinas de cálculo de operaciones básicas del álgebra lineal. Suele estar incluida en la mayor parte de las distribuciones actuales de LINUX. Una forma de averiguar si tenemos esta librería instalada en el sistema sería mediante el comando:
```
locate libblas.a
```
  Pueden aparecer una o varias ubicaciones, deberemos elegir una de ellas para indicarlo en el archivo setup.py ( ver sección ). En el caso que no se tuviera instalada la librería BLAS, podremos obtenerlas de la siguiente ubicación: http://www.netlib.org/blas/
- BLACS
  Librerías de comunicaciones orientadas a datos de álgebra lineal. Estas librerias y la información necesaria para su instalación se encuentran disponibles en: http://www.netlib.org/blacs/
- ScaLAPACK
  Librería que proporciona rutinas del álgebra lineal de Alto Rendimiento para sistemas de memoria distribuida mediante el intercambio de mensajes (MIMD). Esta librería es una continuación de LAPACK y en su distribución actual incluye rutinas útiles en el cálculo de matrices densas (PBLAS) así como funciones que permiten las resolución de sistemas lineales y obtención de valores propios.. Esta librería se encuentra disponible en la dirección: http://www.netlib.org/scalapack/
Módulos y Extensiones de Python
- Python 2.1 (o superior)
  Python es un lenguaje interpretado que puede ahorrar un tiempo considerable durante el desarrollo de una aplicación. El interprete puede actuar de forma interactiva, esto facilita la comprobación inmediata de las nuevas ordenes insertadas. Además, los programas escritos en Python son muy compactos y legibles. Disponible en http://www.python.org/
- Numeric Python (Numpy)
  Conjunto de extensiones para Python que permite manipular eficientemente un elevado volúmen de datos organizado en matrices. Disponible en http://numpy.sourceforge.net/

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