Arquitecturas multiprocesador en HPC: software, métricas y aplicaciones

Autores
De Giusti, Armando Eduardo; Tinetti, Fernando Gustavo; Naiouf, Marcelo; Chichizola, Franco; De Giusti, Laura; Villagarcía Wanza, Horacio Alfredo; Montezanti, Diego; Encinas, Diego; Pousa, Adrián; Rodríguez, Ismael Pablo; Eguren, Sebastián; Iglesias, Luciano; Paniego, Juan Manuel; Pi Puig, Martín; Dell'Oso, Matías; Méndez, Mariano
Año de publicación
2016
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión enviada
Descripción
Caracterizar las arquitecturas multiprocesador distribuidas enfocadas especialmente a cluster y cloud computing, con énfasis en las que utilizan procesadores de múltiples núcleos (multicores, GPUs y Xeon Phi), con el objetivo de modelizarlas, estudiar su escalabilidad, analizar y predecir performance de aplicaciones paralelas, estudiar el consumo energético y su impacto en la perfomance así como desarrollar esquemas para detección y tolerancia a fallas en las mismas.\nProfundizar 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.\nIniciar investigación experimental con arquitecturas paralelas basadas en FPGAs. En particular estudiar perfomance en Clusters “híbridos”.\nAnalizar y desarrollar software de base para clusters, tratando de optimizar el rendimiento.\nInvestigar arquitecturas multicore asimétricas, desarrollar algoritmos de planificación en el software de sistema operativo para permitir la optimización del rendimiento y consumo energético en aplicaciones de propósito general.\nEstudiar clases de aplicaciones inteligentes en tiempo real, en particular el trabajo colaborativo de robots conectados a un cloud.\nEs de hacer notar que este proyecto se coordina con otros proyectos en curso en el III-LIDI, relacionados con Algoritmos Paralelos, Sistemas Distribuidos y Sistemas de Tiempo Real.
Eje: Procesamiento Distribuido y Paralelo
Materia
Ciencias Informáticas
multicore
cloud robotics
Parallel
Scheduling
Fault tolerance
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Repositorio
CIC Digital (CICBA)
Institución
Comisión de Investigaciones Científicas de la Provincia de Buenos Aires
OAI Identificador
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Acceder
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