Arquitecturas multiprocesador en HPC : software, métricas, modelos y aplicaciones

By: Contributor(s): Material type: ArticleArticleDescription: 1 archivo (617,8 kB)Subject(s): Summary: La línea presentada en este trabajo tiene como eje central las arquitecturas paralelas para Cómputo de Altas Prestaciones, con los siguientes objetivos: - Caracterizar las arquitecturas multiprocesador orientadas a computación de alto desempeño, analizando técnicas para el desarrollo de código eficiente sobre las mismas y métricas de rendimiento computacional y energético. Principalmente teniendo en cuenta aquellas arquitecturas que son combinaciones de cluster, multicores, aceleradores (GPUs, FPGAs, Xheon Phi), placas de bajo costo (Raspberry PI, Odroid). - Estudiar la conformación de clusters y clouds a partir de configuraciones homogéneas e híbridas de multiprocesadores. Y analizar la performance de aplicaciones sobre los mismos, considerando eficiencia computacional/energética y escalabilidad, así como la tolerancia a fallos. - Analizar y desarrollar software de base para estas arquitecturas con el objetivo de optimizar del rendimiento y consumo energético en aplicaciones de propósito general. - Estudiar clases de aplicaciones inteligentes en tiempo real, en particular el trabajo colaborativo de robots conectados a un cloud y procesamiento de Big Data. Es de hacer notar que este proyecto se coordina con otros proyectos en curso en el III-LIDI, relacionados con Computación de Alto Desempeño, Algoritmos Paralelos, Sistemas Distribuidos y Sistemas de Tiempo Real.
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Formato de archivo PDF. -- Este documento es producción intelectual de la Facultad de Informática - UNLP (Colección BIPA/Biblioteca)

La línea presentada en este trabajo tiene como eje central las arquitecturas paralelas para Cómputo de Altas Prestaciones, con los siguientes objetivos: - Caracterizar las arquitecturas multiprocesador orientadas a computación de alto desempeño, analizando técnicas para el desarrollo de código eficiente sobre las mismas y métricas de rendimiento computacional y energético. Principalmente teniendo en cuenta aquellas arquitecturas que son combinaciones de cluster, multicores, aceleradores (GPUs, FPGAs, Xheon Phi), placas de bajo costo (Raspberry PI, Odroid). - Estudiar la conformación de clusters y clouds a partir de configuraciones homogéneas e híbridas de multiprocesadores. Y analizar la performance de aplicaciones sobre los mismos, considerando eficiencia computacional/energética y escalabilidad, así como la tolerancia a fallos. - Analizar y desarrollar software de base para estas arquitecturas con el objetivo de optimizar del rendimiento y consumo energético en aplicaciones de propósito general. - Estudiar clases de aplicaciones inteligentes en tiempo real, en particular el trabajo colaborativo de robots conectados a un cloud y procesamiento de Big Data. Es de hacer notar que este proyecto se coordina con otros proyectos en curso en el III-LIDI, relacionados con Computación de Alto Desempeño, Algoritmos Paralelos, Sistemas Distribuidos y Sistemas de Tiempo Real.

Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (18vo : 2016 : Entre Ríos, Argentina)