Arquitecturas multiprocesador distribuidas: cluster, grid y cloud computing
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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| Autores principales: | , , , , , , , , , , , , , , , |
|---|---|
| Formato: | Objeto de conferencia |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2011
|
| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/19893 |
| Aporte de: |
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I19-R120-10915-19893 |
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| institution |
Universidad Nacional de La Plata |
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Español |
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Ciencias Informáticas Sistemas Paralelos Parallel Distributed Cluster Multicluster Grid y Cloud Computing Concurrencia en datos y procesos Paradigmas de programación paralela Modelos y predicción de performance Scheduling Virtualización Tolerancia a fallas |
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Ciencias Informáticas Sistemas Paralelos Parallel Distributed Cluster Multicluster Grid y Cloud Computing Concurrencia en datos y procesos Paradigmas de programación paralela Modelos y predicción de performance Scheduling Virtualización Tolerancia a fallas De Giusti, Armando Eduardo Tinetti, Fernando Gustavo Naiouf, Marcelo Villagarcía Wanza, Horacio A. Bria, Oscar N. 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 Arquitecturas multiprocesador distribuidas: cluster, grid y cloud computing |
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Ciencias Informáticas Sistemas Paralelos Parallel Distributed Cluster Multicluster Grid y Cloud Computing Concurrencia en datos y procesos Paradigmas de programación paralela Modelos y predicción de performance Scheduling Virtualización Tolerancia a fallas |
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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 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.
Es de hacer notar que este proyecto se coordina con otros dos proyectos en curso en el III-LIDI y relacionados con Algoritmos Distribuidos/Paralelos y Sistemas de Software Distribuido. |
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De Giusti, Armando Eduardo Tinetti, Fernando Gustavo Naiouf, Marcelo Villagarcía Wanza, Horacio A. Bria, Oscar N. 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 |
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De Giusti, Armando Eduardo Tinetti, Fernando Gustavo Naiouf, Marcelo Villagarcía Wanza, Horacio A. Bria, Oscar N. 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 |
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De Giusti, Armando Eduardo |
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