Resumen

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.\nProfundizar 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. En particular estudiar perfomance en Clusters “híbridos”.\nAnalizar 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.\nEn el año 2013 se han incorporado nuevas líneas de interés:\n- El desarrollo de aplicaciones sobre Cloud y en particular las aplicaciones de Big Data en Cloud.\n- La utilización de los registros de hardware de los procesadores para la toma de diferentes decisiones en tiempo de ejecución.\n- El desarrollo de herramientas para la transformación de código heredado, buscando su optimización sobre arquitecturas paralelas.\nEs de hacer notar que este proyecto se coordina con otros proyectos en curso en el III-LIDI, relacionados con Algoritmos Paralelos, Sistemas Distribuidos y Sistemas de Tiempo Real.

Palabras clave
Parallel processors
Distributed architectures
Fault tolerance
Performance evaluation (efficiency and effectiveness)
sistemas paralelos
multicore
GPU
Cluster, Grid y Cloud Computing
Cluster híbridos
Perfomance y eficiencia energética
Tolerancia a fallas en Sistemas paralelos
Modelos de programación de arquitecturas paralelas
Planificación
Scheduling
virtualización
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