Arquitecturas multiprocesador distribuidas: cluster, grid y cloud computing

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Caracterizar las arquitecturas multiprocesador distribuidas enfocadas a cluster, grid y cloud computing, con énfasis en las que utilizan procesadores de múltiples núcleos (“multicores”), con el objetivo de modelizarlas, estudiar su escalabilidad, analizar y predecir performance de aplicaciones paral...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: De Giusti, Armando Eduardo, Tinetti, Fernando Gustavo, Naiouf, Marcelo, Villagarcía Wanza, Horacio A., Chichizola, Franco, De Giusti, Laura Cristina, Denham, Mónica Malén, Rodriguez, Ismael Pablo, Montezanti, Diego Miguel, Sanz, Victoria María, Leibovich, Fabiana Yael, Frati, Fernando Emmanuel, Pettoruti, José Enrique, Pousa, Adrián, Rucci, Enzo, Gallo, Silvana, Iglesias, Luciano, Balladini, Javier
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2012
Materias:
Ciencias Informáticas
sistemas paralelos
Collaborative computing
cluster
Distributed programming
multicluster
Parallel programming
Fault tolerance
grid y cloud computer
paradigmas de programación paralela
modelos y predicción de performance
virtualización
tolerancia a fallas
GPGPUs
eficiencia energética
scheduling
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/19391
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
Descripción
Sumario:Caracterizar las arquitecturas multiprocesador distribuidas enfocadas a cluster, grid y cloud computing, con énfasis en las que utilizan procesadores de múltiples núcleos (“multicores”), con el objetivo de modelizarlas, estudiar su escalabilidad, analizar y predecir performance de aplicaciones paralelas y desarrollar esquemas de tolerancia a fallas en las mismas. Analizar y desarrollar software de base para clusters de multicores, tratando de optimizar el rendimiento de tales arquitecturas para diferentes modelos de programación paralela y diferentes paradigmas de resolución de aplicaciones. En el año 2011 se han agregado dos líneas de interés: - El estudio de arquitecturas basadas en GPGPU y su comparación con clusters de multicores, así como el empleo combinado de GPUs y multicores en computadoras de alta perfomance. - El análisis de la eficiencia energética, considerando el impacto de la arquitectura, el sistema operativo, el modelo de programación y el algoritmo específico. Es de hacer notar que este proyecto se coordina con otros dos proyectos en curso en el IIILIDI, relacionados con Algoritmos Distribuidos/ Paralelos y Sistemas de Software Distribuido.

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