Arquitecturas multiprocesador en computación de alto desempeño: software, métricas, modelos y aplicaciones

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cic.lugarDesarrolloInstituto de Investigación en Informática es
cic.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersiones
dc.date.accessioned2017-10-17T15:02:23Z
dc.date.available2017-10-17T15:02:23Z
dc.identifier.urihttps://digital.cic.gba.gob.ar/handle/11746/6243
dc.titleArquitecturas multiprocesador en computación de alto desempeño: software, métricas, modelos y aplicacioneses
dc.typeDocumento de conferenciaes
dcterms.abstractCaracterizar 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.creator.authorDe Giusti, Armando Eduardoes
dcterms.creator.authorTinetti, Fernando Gustavoes
dcterms.creator.authorNaiouf, Marceloes
dcterms.creator.authorChichizola, Francoes
dcterms.creator.authorDe Giusti, Lauraes
dcterms.creator.authorVillagarcía Wanza, Horacio Alfredoes
dcterms.creator.authorMontezanti, Diegoes
dcterms.creator.authorEncinas, Diegoes
dcterms.creator.authorPousa, Adriánes
dcterms.creator.authorRodriguez, Ismaeles
dcterms.creator.authorRodriguez Eguren, Sebastiánes
dcterms.creator.authorIglesias, Lucianoes
dcterms.creator.authorPaniego, Juan Manueles
dcterms.creator.authorPi Puig, Martínes
dcterms.creator.authorDell’Oso, Matíases
dcterms.creator.authorMéndez, Marianoes
dcterms.extentp. 939-944es
dcterms.isPartOf.issueXIX WICC 2017 (ITBA, Buenos Aires)es
dcterms.isPartOf.itemInforme de personal de apoyo: Villagarcía Wanza, Horacio Alfredo (2016-2017)es
dcterms.isPartOf.seriesWorkshop de Investigadores en Ciencias de la Computaciónes
dcterms.issued2017-04
dcterms.languageEspañoles
dcterms.licenseAttribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (BY-NC-SA 4.0)es
dcterms.subjectmulticoreen
dcterms.subjectbig dataen
dcterms.subjectcloud roboticsen
dcterms.subjectparallelen
dcterms.subjectschedulingen
dcterms.subjectfault toleranceen
dcterms.subject.materiaCiencias de la Computación e Informaciónes

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