Arquitecturas multiprocesador en HPC: software, métricas y aplicaciones

Caracterizar las arquitecturas multiprocesador distribuidas enfocadas especialmente a cluster y cloud computing, con énfasis en las que utilizan procesadores de múltiples núcleos (multicores, GPUs y Xeon Phi), con el objetivo de modelizarlas, estudiar su escalabilidad, analizar y predecir performanc...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores principales: De Giusti, Armando Eduardo, Tinetti, Fernando Gustavo, Naiouf, Marcelo, Chichizola, Franco, De Giusti, Laura Cristina, Villagarcía Wanza, Horacio A., Montezanti, Diego Miguel, Encinas, Diego, Pousa, Adrián, Rodriguez, Ismael Pablo, Eguren, Sebastián, Iglesias, Luciano, Paniego, Juan Manuel, Pi Puig, Martín, Dell'Oso, Matías, Méndez, Mariano
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2016
Materias:
Ciencias Informáticas
multicore
cloud robotics
Parallel
Scheduling
Fault tolerance
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/53151
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
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De Giusti, Armando Eduardo
Tinetti, Fernando Gustavo
Naiouf, Marcelo
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Montezanti, Diego Miguel
Encinas, Diego
Pousa, Adrián
Rodriguez, Ismael Pablo
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Arquitecturas multiprocesador en HPC: software, métricas y aplicaciones
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description Caracterizar las arquitecturas multiprocesador distribuidas enfocadas especialmente a cluster y cloud computing, con énfasis en las que utilizan procesadores de múltiples núcleos (multicores, GPUs y Xeon Phi), con el objetivo de modelizarlas, estudiar su escalabilidad, analizar y predecir performance de aplicaciones paralelas, estudiar el consumo energético y su impacto en la perfomance así como desarrollar esquemas para detección y tolerancia a fallas en las mismas. Profundizar el estudio de arquitecturas basadas en GPUs y su comparación con clusters de multicores, así como el empleo combinado de GPUs y multicores en computadoras de alta perfomance. Iniciar investigación experimental con arquitecturas paralelas basadas en FPGAs. En particular estudiar perfomance en Clusters “híbridos”. Analizar y desarrollar software de base para clusters, tratando de optimizar el rendimiento. Investigar arquitecturas multicore asimétricas, desarrollar algoritmos de planificación en el software de sistema operativo para permitir la optimización 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. Es de hacer notar que este proyecto se coordina con otros proyectos en curso en el III-LIDI, relacionados con Algoritmos Paralelos, Sistemas Distribuidos y Sistemas de Tiempo Real.
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