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, Cecilia Verónica; Pousa, Adrián; Rucci, Enzo; Gallo, Silvana; Montes de Oca, Erica; Frati, Fernando Emmanuel; Sanchez, Mariano; Basgall, María José; Gaudiani, Adriana Angélica
- Año de publicación
- 2018
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- documento de conferencia
- Estado
- versión publicada
- Descripción
- El eje central de la línea son los temas de procesamiento paralelo y distribuido para HPC (fundamentos y aplicaciones). Interesa la construcción, evaluación y optimización de soluciones sobre diferentes plataformas de software y arquitecturas con múltiples procesadores (multicore, clusters, cloud, aceleradores y placas de bajo costo), 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 computacional y 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, 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 - Materia
-
Ciencias Informáticas
Consumo de Energía
Parallel algorithms
clusters
aceleradores
Applications - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
- http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Repositorio
- Institución
- Universidad Nacional de La Plata
- OAI Identificador
- oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/68230
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