Cómputo paralelo y distribuido para HPC : Fundamentos, construcción y evaluación de aplicaciones
El eje central de la línea presentada son los temas de procesamiento paralelo y distribuido para HPC (fundamentos y aplicaciones). Interesa la construcción, evaluación y optimización de soluciones con algoritmos concurrentes, paralelos y distribuidos sobre diferentes plataformas de software y arquit...
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| Formato: | Objeto de conferencia |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2015
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/46196 |
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Universidad Nacional de La Plata |
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Ciencias Informáticas Consumo de Energía Algorithms cómputo paralelo y distribuido de altas prestaciones multicore Applications Clustering GPU |
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Ciencias Informáticas Consumo de Energía Algorithms cómputo paralelo y distribuido de altas prestaciones multicore Applications Clustering GPU Naiouf, Marcelo De Giusti, Armando Eduardo De Giusti, Laura Cristina Chichizola, Franco Sanz, Victoria María Rucci, Enzo Leibovich, Fabiana Yael Gallo, Silvana Montes de Oca, Erica Frati, Fernando Emmanuel Sanchez, Mariano Basgall, María José Gaudiani, Adriana Angélica Cómputo paralelo y distribuido para HPC : Fundamentos, construcción y evaluación de aplicaciones |
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Ciencias Informáticas Consumo de Energía Algorithms cómputo paralelo y distribuido de altas prestaciones multicore Applications Clustering GPU |
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El eje central de la línea presentada son los temas de procesamiento paralelo y distribuido para HPC (fundamentos y aplicaciones). Interesa la construcción, evaluación y optimización de soluciones con algoritmos concurrentes, paralelos y distribuidos sobre diferentes plataformas de software y arquitecturas con múltiples procesadores (multicore, clusters multicore, GPU, cloud), los lenguajes y paradigmas de programación paralela (puros e híbridos), los modelos de representación de aplicaciones paralelas, los algoritmos de (mapping y scheduling), el balance de carga, las métricas de evaluación de complejidad y rendimiento (speedup, eficiencia, escalabilidad, consumo energético), y la construcción de ambientes para la enseñanza de la programación concurrente.
Se propone aplicar los conceptos en problemas numéricos y no numéricos de cómputo intensivo y/o sobre grandes volúmenes de datos (búsquedas, simulaciones, n-body, imágenes, big-data, reconocimiento de patrones, etc), con el fin de obtener soluciones de alto rendimiento.
En la dirección de tesis de postgrado existe colaboración, entre otros, con el grupo HPC4EAS (High Performance Computing for Efficient Applications and Simulation) del Dpto. de Arquitectura de Computadores y Sistemas Operativos de la Universidad. Autónoma de Barcelona, y con la Universidad Complutense de Madrid |
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Naiouf, Marcelo De Giusti, Armando Eduardo De Giusti, Laura Cristina Chichizola, Franco Sanz, Victoria María Rucci, Enzo Leibovich, Fabiana Yael Gallo, Silvana Montes de Oca, Erica Frati, Fernando Emmanuel Sanchez, Mariano Basgall, María José Gaudiani, Adriana Angélica |
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