Fundamentos de cómputo paralelo y distribuido para HPC : Construcción y evaluación de aplicaciones

Autores
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; Actis, Carolina Inés; Gaudiani, Adriana Angélica
Año de publicación
2016
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 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.
Eje: Procesamiento Distribuido y Paralelo
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)
Materia
Ciencias Informáticas
Parallel processing
Consumo de Energía
Distributed
Applications
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
oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/53150
Acceder
id SEDICI_9f1b7e33a15c1a406e8b02925eadc9c8
oai_identifier_str oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/53150
network_acronym_str SEDICI
repository_id_str 1329
network_name_str SEDICI (UNLP)
spelling Fundamentos de cómputo paralelo y distribuido para HPC : Construcción y evaluación de aplicacionesNaiouf, MarceloDe Giusti, Armando EduardoDe Giusti, Laura CristinaChichizola, FrancoSanz, Victoria MaríaPousa, AdriánRucci, EnzoGallo, SilvanaMontes de Oca, EricaFrati, Fernando EmmanuelSanchez, MarianoBasgall, María JoséActis, Carolina InésGaudiani, Adriana AngélicaCiencias InformáticasParallel processingConsumo de EnergíaDistributedApplicationsEl 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.Eje: Procesamiento Distribuido y ParaleloRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)2016-04info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionObjeto de conferenciahttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaapplication/pdf772-777http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/53150spainfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/isbn/978-950-698-377-2info:eu-repo/semantics/reference/hdl/10915/52766info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)reponame:SEDICI (UNLP)instname:Universidad Nacional de La Platainstacron:UNLP2025-09-29T11:04:55Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/53150Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292025-09-29 11:04:55.55SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse
dc.title.none.fl_str_mv Fundamentos de cómputo paralelo y distribuido para HPC : Construcción y evaluación de aplicaciones
title Fundamentos de cómputo paralelo y distribuido para HPC : Construcción y evaluación de aplicaciones
spellingShingle Fundamentos de cómputo paralelo y distribuido para HPC : Construcción y evaluación de aplicaciones
Naiouf, Marcelo
Ciencias Informáticas
Parallel processing
Consumo de Energía
Distributed
Applications
title_short Fundamentos de cómputo paralelo y distribuido para HPC : Construcción y evaluación de aplicaciones
title_full Fundamentos de cómputo paralelo y distribuido para HPC : Construcción y evaluación de aplicaciones
title_fullStr Fundamentos de cómputo paralelo y distribuido para HPC : Construcción y evaluación de aplicaciones
title_full_unstemmed Fundamentos de cómputo paralelo y distribuido para HPC : Construcción y evaluación de aplicaciones
title_sort Fundamentos de cómputo paralelo y distribuido para HPC : Construcción y evaluación de aplicaciones
dc.creator.none.fl_str_mv 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
Actis, Carolina Inés
Gaudiani, Adriana Angélica
author Naiouf, Marcelo
author_facet 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
Actis, Carolina Inés
Gaudiani, Adriana Angélica
author_role author
author2 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
Actis, Carolina Inés
Gaudiani, Adriana Angélica
author2_role author
author
author
author
author
author
author
author
author
author
author
author
author
dc.subject.none.fl_str_mv Ciencias Informáticas
Parallel processing
Consumo de Energía
Distributed
Applications
topic Ciencias Informáticas
Parallel processing
Consumo de Energía
Distributed
Applications
dc.description.none.fl_txt_mv 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.
Eje: Procesamiento Distribuido y Paralelo
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)
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.
publishDate 2016
dc.date.none.fl_str_mv 2016-04
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/conferenceObject
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Objeto de conferencia
http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
info:ar-repo/semantics/documentoDeConferencia
format conferenceObject
status_str publishedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/53150
url http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/53150
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/altIdentifier/isbn/978-950-698-377-2
info:eu-repo/semantics/reference/hdl/10915/52766
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
772-777
dc.source.none.fl_str_mv reponame:SEDICI (UNLP)
instname:Universidad Nacional de La Plata
instacron:UNLP
reponame_str SEDICI (UNLP)
collection SEDICI (UNLP)
instname_str Universidad Nacional de La Plata
instacron_str UNLP
institution UNLP
repository.name.fl_str_mv SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Plata
repository.mail.fl_str_mv alira@sedici.unlp.edu.ar
_version_ 1844615918654586880
score 13.070432

Publicaciones similares