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

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 efic...

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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, Rodriguez Eguren, Sebastián, Iglesias, Luciano, Paniego, Juan Manuel, Pi Puig, Martín, Libutti, Leandro, Dell’Oso, Matías, Méndez, Mariano
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2018
Materias:
Ciencias Informáticas
sistemas paralelos
Fault tolerance
multicore
Scheduling
GPU
FPGAs
eficiencia energética
cloud computing
cluster híbridos
cloud robotics
big data
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/68229
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
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description 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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