Cómputo de altas prestaciones, fundamentos de cómputo paralelo y distribuido, construcción y evaluación de aplicaciones

El eje central de la línea presentada son los temas de procesamiento paralelo y distribuido para HPC (fundamentos y aplicaciones). Interesa la construcción, evaluación y optimización de soluciones con algoritmos concurrentes, paralelos y distribuidos sobre diferentes plataformas de software y arquit...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores principales: Naiouf, Marcelo, De Giusti, Armando Eduardo, De Giusti, Laura Cristina, Chichizola, Franco, Sanz, Victoria María, Pousa, Adrián, Rucci, Enzo, Gallo, Silvana, Montes de Oca, Erica, Frati, Fernando Emmanuel, Sanchez, Mariano, Basgall, María José, Gaudiani, Adriana Angélica
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2017
Materias:
Ciencias Informáticas
Parallel
Performance evaluation (efficiency and effectiveness)
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/62559
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
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Cómputo de altas prestaciones, fundamentos de cómputo paralelo y distribuido, construcción y evaluación de aplicaciones
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description El eje central de la línea presentada son los temas de procesamiento paralelo y distribuido para HPC (fundamentos y aplicaciones). Interesa la construcción, evaluación y optimización de soluciones con algoritmos concurrentes, paralelos y distribuidos sobre diferentes plataformas de software y arquitecturas con múltiples procesadores (multicore, clusters de multicore, cloud y aceleradores como GPU, FPGA y Xeon Phi), los lenguajes y paradigmas de programación paralela (puros e híbridos), los modelos de representación de aplicaciones paralelas, los algoritmos de mapping y scheduling, el balance de carga, las métricas de evaluación de complejidad y rendimiento (speedup, eficiencia, escalabilidad, consumo energético), y la construcción de ambientes para la enseñanza de la programación concurrente y paralela. Se propone aplicar los conceptos en problemas numéricos y no numéricos de cómputo intensivo y/o sobre grandes volúmenes de datos (búsquedas, simulaciones, n-body, imágenes, big data, reconocimiento de patrones, bioinformática, etc), con el fin de obtener soluciones de alto rendimiento. En la dirección de tesis de postgrado existe colaboración con el grupo HPC4EAS (High Performance Computing for Efficient Applications and Simulation) del Dpto. de Arquitectura de Computadores y Sistemas Operativos de la Universidad Autónoma de Barcelona, y con el Departamento de Arquitectura de Computadores y Automática de la Universidad Complutense de Madrid, entre otros.
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