Documento de conferencia . Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación ; XVI Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación

Arquitecturas multiprocesador en cómputo de altas prestaciones: software de base, métricas y aplicaciones

Tinetti, Fernando Gustavo | Naiouf, Marcelo | Chichizola, Franco | De Giusti, Laura | Villagarcía Wanza, Horacio Alfredo | Montezanti, Diego | Frati, Fernando Emmanuel | Pousa, Adrián | Rodríguez, Ismael Pablo | Rodriguez Eguren, Sebastián | Denham, Mónica | Iglesias, Luciano | Méndez, Mariano | De Giusti, Armando Eduardo
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.
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.
  • Lugar de desarrollo: Universidad Nacional de La Plata (UNLP)
  • Materia: Ciencias de la Computación e Información
  • Palabra 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
  • Lenguaje: Español
  • Extensión: p. 706-711

Mas informacion

  • Notas: Eje: Procesamiento Distribuido y Paralelo
  • Fecha de disponibilidad: 03 de agosto de 2016
  • Fecha de carga: 03 de agosto de 2016
  • Fecha de publicación: mayo de 2014
  • Direccion de acceso a la obra: http://digital.cic.gba.gob.ar/handle/11746/3301
  • Licencia: Attribution 4.0 International (BY 4.0)

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