Arquitecturas multiprocesador en HPC: software de base, métricas y aplicaciones

Autores
De Giusti, Armando Eduardo; Tinetti, Fernando Gustavo; Naiouf, Fernando; Chichizola, Franco; De Giusti, Laura; Villagarcía Wanza, Horacio Alfredo; Montezanti, Diego; Frati, Emmanuel; Pousa, Adrián; Rodríguez, Ismael Pablo; Denham, Mónica; Iglesias, Luciano
Año de publicación
2013
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
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.
Ponencia presentada en el WICC 2013 realizado el 18 y 19 de abril de 2013 en Paraná (Entre Ríos).
Materia
Ciencias de la Computación
sistemas paralelos
virtualización
multicore
Cloud Computing
Scheduling
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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