Informe de Investigador
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Acceso Abierto Informe científico de investigador: Tinetti, Fernando Gustavo (2016-2017)(2017) Tinetti, Fernando GustavoEn general, se ha avanzado en el estudio de alternativas de optimización de cómputo, en cómputo secuencial y en cómputo paralelo y distribuido. Las aplicaciones de la optimización como de la paralelización de aplicaciones tienen un amplio espectro: desde la resolución de problemas de cómputo de alto rendimiento hasta la problemática de tiempo real. Necesariamente se incluye el análisis de factibilidad y aplicación de optimización de cómputo secuencial, tanto en procesadores y microcontroladores escalares como procesadores superescalares actuales. En el ámbito de alto rendimeinto se incluye el análisis de factibilidad y aplicación de cómputo paralelo en computadoras paralelas con arquitectura de memoria compartida ( multicore y manycore ) y memoria distribuida ( clusters ). Análisis de la relación entre optimización y paralelización con análisis de rendimiento y tiempo de respuesta (incluyendo restricciones de tiempo real). Análisis de costos relacionados con HPC y tiempo real, con aplicaciones en robótica. - Informe de investigador
Acceso Abierto Informe Científico de Investigador: Abásolo, María José (2016-2017)(2017) Abásolo, María JoséOrientación impuesta a los trabajos Durante los últimos 9 años la temática de investigación se centró en investigar nuevas tecnologías como la Realidad Aumentada, Realidad Virtual, Videojuegos, Interfaces Avanzadas y Televisión Digital Interactiva. El interés central es estudiar las posibles aplicaciones de dichas tecnologías, haciendo especial hincapié en su aplicación como soporte a los procesos de enseñanza-aprendizaje. Se tiene especial interés en utilizar dichas tecnologías para enseñanza de ciencias y difusión medio ambiente, en particular, la gestión de recursos naturales y la gestión integral de residuos. - Informe de investigador
Acceso Abierto Informe científico de investigador: Tinetti, Fernando Gustavo (2014-2015)(2015) Tinetti, Fernando GustavoEstudio de alternativas de cómputo paralelo y distribuido para resolución de problemas de cómputo de alto rendimiento (HPC: High Performance Computing) y posiblemente de tiempo real. Análisis de fatibilidad y aplicación de optimización de cómputo secuencial, tanto en procesadores escalares como superescalares. Análisis de factibilidad y aplicación de cómputo paralelo en computadoras paralelas con arquitectura de memoria compartida (ej: "multicore" y "manycore"). Análisis de factibilidad y aplicación de cómputo paralelo en arquitecturas de cómputo con memoria distribuida (ej: clusters). Análisis y utilización de la relación entre optimización y paralelización (en sus múltiples formas) con análisis de rendimiento y tiempo de respuesta (posiblemente con restricciones de tiempo real). Análisis de costos relacionados con HPC y tiempo real, con aplicaciones en robótica. Utilización de optimización y paralelización en simulación numérica (ej: modelos climáticos y astrofísicos). Optimización y paralelización de software de HPC heredado. - Informe de investigador
Acceso Abierto Informe Científico de Investigador: Abásolo, María José (2014-2015)(2015) Abásolo, María JoséOrientación impuesta a los trabajos: Durante los últimos 7 años la temática de investigación se centró en investigar nuevas tecnologías como la Realidad Aumentada, Realidad Virtual, Videojuegos, Interfaces Avanzadas y Televisión Digital Interactiva. El interés central es estudiar las posibles aplicaciones de dichas tecnologías, haciendo especial hincapié en su aplicación como soporte a los procesos de enseñanza-aprendizaje. Se tiene especial interés en utilizar dichas tecnologías para difusión de temáticas relacionadas con el medio ambiente, en particular, la gestión de recursos naturales y la gestión integral de residuos. Técnicas y métodos empleados: - Investigación transdisciplinaria con grupos de investigación nacionales y extranjeros por medio de organización de redes de trabajo, para fortalecer la formación de recursos humanos y la investigación conjunta. - Formación de recursos humanos mediante la organización y dictado de cursos de grado y posgrado, dirección de becarios y tesistas. - Desarrollo material y aplicaciones que puedan utilizarse como medios de capacitación y difusión en el ámbito educativo y el público general. - Divulgación al público general sobre las TICs, por medio de organización de jornadas de difusión, aplicaciones interactivas y recursos web. - Publicación de resultados de investigación en revistas y congresos nacionales e internacionales. Importancia de sus trabajos con relación a los intereses de la Provincia: Dado que es de prioritario interés tanto provincial como nacional difundir las TICs y su aplicación tanto en el ámbito educativo formal como no formal, incluyendo información al ciudadano, se considera que los trabajos derivados de la investigación pueden ser un aporte relevante. - Informe de investigador
Acceso Abierto Informe científico de investigador: Tinetti, Fernando Gustavo (2012-2013)(2012) Tinetti, Fernando GustavoEl trabajo durante el período informado se ha continuado en la dirección de atacar la problemática alrededor de Cómputo de Alto Rendimiento (o HPC, de su sigla en inglés: High Performance Computing), incluyendo varios puntos de vista. Estos puntos de vista incluyen desde el problema de las aplicaciones heredadas hasta la optimización y paralelización en las arquitecturas de procesamiento actuales. El objetivo del trabajo realizado y a continuar es analizar y resolver varios aspectos que normalmente imponen restricciones y/o penalizaciones para lograr el máximo rendimiento posible de las aplicaciones que normalmente tienen mayores requerimientos de procesamiento. Estos aspectos de pueden analizar en varios contextos y es lo que se ha venido realizando desde hace varios años y durante el período informado en particular: 1) Desde la perspectiva de las aplicaciones ya desarrolladas y/o incluidas las aplicaciones heredadas (o legacy, tal su término técnico usual en inglés). En este sentido, se ha avanzado en varias direcciones específicas: 1.1) Análisis de las características más problemáticas de los programas científicos. Se han analizado y se considera importante seguir analizando por un lado la estructura general/amplia de un proyecto de software en producción y por el otro detalles específicos del software que son particularmente complejos de tratar en cuanto a su optimización y mantenimiento al menor costo posible. Al menos parte de varias de las publicaciones realizadas en el período tratan esta problemática, junto con la que se describe a continuación 1.2) Transformación de código. Una vez identificadas las características del software científco actualmente en producción (y en algunos casos, el que se está produciendo), se deben proveer formas al menos metodológicas para cambiar/mejorar aquellas que atentan contra la optimización de rendimiento. 1.3) Tratamiento integral de optimización y paralelización. Se propone y en parte se ha implementado un método completo de manejo de software que incluye la transformación tanto para optimización como específicamente para paralelización de procesamiento. En todos los casos, el estudio se hace utilizando programas/software heredado que es ampliamente aceptado en el ambiente de HPC/científico, como los asociados a modelos climáticos y de ingeniería mecánica, por ejemplo. 2) En el nivel más bajo de abstracción del software se continúa con el estudio y el desarrollo de optimizaciones específicas tanto para procesamiento secuencial como paralelo en multiprocesadores, ambientes híbridos incluyendo GPU (Graphic Processing Units), como multicomputadoras en general homogéneas y heterogéneas. En todos los casos el estudio utilizando BLAS (Basic Linear Algebra Subprograms) provee un contexto acotado para el estudio caso por caso. 3) Análisis de rendimiento: se ha avanzado en el contexto de evaluación en base a un sistema de relojes sincronizados que a su vez se puede tratar de manera similar o considerar en relación con un sistema de tiempo real. Por otro lado, y también relacionado con esta problemática se está considerando aprovechar la información directamente proveniente del hardware no solamente en cuanto a tiempo (algo que se está haciendo) sino en cuanto a eventos específicos que se suceden en el hardware de procesamiento actual y que el propio harware es capaz de monitorizar e informar para optimización.