Cómputo paralelo y distribuido para HPC : Fundamentos, construcción y evaluación de aplicaciones

Autores
Naiouf, Marcelo; De Giusti, Armando Eduardo; De Giusti, Laura Cristina; Chichizola, Franco; Sanz, Victoria María; Rucci, Enzo; Leibovich, Fabiana Yael; Gallo, Silvana; Montes de Oca, Erica; Frati, Fernando Emmanuel; Sanchez, Mariano; Basgall, María José; Gaudiani, Adriana Angélica
Año de publicación
2015
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
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 multicore, GPU, cloud), 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. 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, etc), con el fin de obtener soluciones de alto rendimiento. En la dirección de tesis de postgrado existe colaboración, entre otros, 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 la Universidad Complutense de Madrid
Eje: Procesamiento Distribuído y Paralelo
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)
Materia
Ciencias Informáticas
Consumo de Energía
Algorithms
cómputo paralelo y distribuido de altas prestaciones
multicore
Applications
Clustering
GPU
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
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