Computación de alto desempeño: algoritmos y evaluación de rendimiento en diferentes plataformas

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 Soledad; Frati, Fernando Emmanuel; Sanchez, Mariano; Basgall, María José; Gaudiani, Adriana Angélica
Año de publicación
2019
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
El eje central de la línea de I/D 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 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; con el Departamento de Arquitectura de Computadores y Automática de la Universidad Complutense de Madrid; y con el grupo Soft Computing and Intelligent Information Systems (SCI2S) de la Universidad de Granada, entre otros.
Eje: Procesamiento Distribuido y Paralelo
Red de Universidades con Carreras en Informática
Materia
Ciencias Informáticas
cómputo paralelo y distribuido de altas prestaciones
algoritmos paralelos y distribuidos
clusters
multicore
aceleradores
consumo energético
balance de carga
aplicaciones
performance
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
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