Show simple item record

dc.date.accessioned 2017-10-17T15:02:23Z
dc.date.available 2017-10-17T15:02:23Z
dc.identifier.uri http://digital.cic.gba.gob.ar/handle/11746/6243
dc.title Arquitecturas multiprocesador en computación de alto desempeño: software, métricas, modelos y aplicaciones es
dc.type Documento de conferencia es
dcterms.abstract Caracterizar las arquitecturas multiprocesador distribuidas enfocadas especialmente a cluster y cloud computing, con énfasis en las que utilizan procesadores de múltiples núcleos (multicores, GPUs y Xeon Phi), con el objetivo de modelizarlas, estudiar su escalabilidad, analizar y predecir performance de aplicaciones paralelas, estudiar el consumo energético y su impacto en la perfomance así como desarrollar esquemas para detección y tolerancia a fallas en las mismas. Profundizar 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. Iniciar investigación experimental con arquitecturas paralelas basadas en FPGAs. En particular estudiar perfomance en Clusters “híbridos”. Analizar y desarrollar software de base para clusters, tratando de optimizar el rendimiento. Investigar arquitecturas multicore asimétricas, desarrollar algoritmos de planificación en el software de sistema operativo para permitir la optimización del rendimiento y consumo energético en aplicaciones de propósito general. Estudiar clases de aplicaciones inteligentes en tiempo real, en particular el trabajo colaborativo de robots conectados a un cloud y procesamiento de Big Data. Es de hacer notar que este proyecto se coordina con otros proyectos en curso en el III-LIDI, relacionados con Computación de Alto Desempeño, Algoritmos Paralelos, Sistemas Distribuidos y Sistemas de Tiempo Real. es
dcterms.extent p. 939-944 es
dcterms.issued 2017-04
dcterms.language Español es
dcterms.license Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (BY-NC-SA 4.0) es
dcterms.subject multicore en
dcterms.subject big data en
dcterms.subject cloud robotics en
dcterms.subject parallel en
dcterms.subject scheduling en
dcterms.subject fault tolerance en
cic.version info:eu-repo/semantics/publishedVersion es
dcterms.creator.author De Giusti, Armando Eduardo es
dcterms.creator.author Tinetti, Fernando Gustavo es
dcterms.creator.author Naiouf, Marcelo es
dcterms.creator.author Chichizola, Franco es
dcterms.creator.author De Giusti, Laura es
dcterms.creator.author Villagarcía Wanza, Horacio Alfredo es
dcterms.creator.author Montezanti, Diego es
dcterms.creator.author Encinas, Diego es
dcterms.creator.author Pousa, Adrián es
dcterms.creator.author es
dcterms.creator.author Rodriguez Eguren, Sebastián es
dcterms.creator.author Iglesias, Luciano es
dcterms.creator.author Paniego, Juan Manuel es
dcterms.creator.author Pi Puig, Martín es
dcterms.creator.author Dell’Oso, Matías es
dcterms.creator.author Méndez, Mariano es
cic.lugarDesarrollo Instituto de Investigación en Informática es
dcterms.subject.materia Ciencias de la Computación e Información es
dcterms.isPartOf.item Informe de personal de apoyo: Villagarcía Wanza, Horacio Alfredo (2016-2017) es
dcterms.isPartOf.issue XIX WICC 2017 (ITBA, Buenos Aires) es
dcterms.isPartOf.series Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación es
cic.isPeerReviewed true es
cic.isFulltext true es


Files

  • Icon

    Documento completo 

    PDF file (1.001Mb)

  • This item appears in the following Collection(s)

    Show simple item record