Arquitecturas multiprocesador en HPC: software de base, 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 y GPUs), con el objetivo de modelizarlas, estudiar su escalabilidad, analizar y predecir performance de aplic...

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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, Frati, Fernando Emmanuel, Pousa, Adrián, Rodriguez, Ismael Pablo, Denham, Mónica Malén, Iglesias, Luciano
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2013
Materias:
Ciencias Informáticas
Distributed architectures
Graphics processors
Scheduling
Fault-tolerance
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/27293
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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Arquitecturas multiprocesador en HPC: software de base, 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 y GPUs), 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. 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. Analizar la eficiencia energética en estas arquitecturas paralelas, considerando el impacto de la arquitectura, el sistema operativo, el modelo de programación y el algoritmo específico. Analizar y desarrollar software de base para clusters de multicores y GPUs, tratando de optimizar el rendimiento. En el año 2012 se han agregado dos líneas de interés: - El estudio de clusters híbridos, que combinen multicores y GPUs. - La utilización de los registros de hardware de los procesadores para la toma de diferentes decisiones en tiempo de ejecución. Es de hacer notar que este proyecto se coordina con otros dos proyectos en curso en el III-LIDI, relacionados con Algoritmos Distribuidos/Paralelos y Sistemas de Software Distribuido.
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