Arquitecturas multiprocesador en cómputo de altas prestaciones : software de base, métricas y aplicaciones
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ArticlePublication details: ref_localidad@NULL : , 2014Description: 1 archivo (221,8 kB)Subject(s): Online resources: Summary: Caracterizar las arquitecturas multiprocesador distribuidas enfocadas especialmente a cluster y cloud computing, con énfasis en las que utilizanprocesadores 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. Profundizar el estudio de arquitecturas basadas enGPUs 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?.Analizar 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 ydesarrollar software de base para clusters de multicores y GPUs, tratando de optimizar el rendimiento.En el año 2013 se han incorporado nuevas líneas de interés:- El desarrollo de aplicaciones sobre Cloud y en particular las aplicaciones de Big Data en Cloud.- La utilización de los registros de hardware de los procesadores para la toma de diferentes decisiones en tiempo de ejecución.- El desarrollo de herramientas para la transformación de código heredado, buscando su optimización sobre arquitecturas paralelas.
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Capítulo de libro
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Biblioteca Fac.Informática | A0575 (Browse shelf(Opens below)) | Available | DIF-A0575 |
Formato de archivo: PDF. -- Este documento es producción intelectual de la Facultad de Informática - UNLP (Colección BIPA/Biblioteca)
Caracterizar las arquitecturas multiprocesador distribuidas enfocadas especialmente a cluster y cloud computing, con énfasis en las que utilizanprocesadores 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. Profundizar el estudio de arquitecturas basadas enGPUs 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?.Analizar 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 ydesarrollar software de base para clusters de multicores y GPUs, tratando de optimizar el rendimiento.En el año 2013 se han incorporado nuevas líneas de interés:- El desarrollo de aplicaciones sobre Cloud y en particular las aplicaciones de Big Data en Cloud.- La utilización de los registros de hardware de los procesadores para la toma de diferentes decisiones en tiempo de ejecución.- El desarrollo de herramientas para la transformación de código heredado, buscando su optimización sobre arquitecturas paralelas.
Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (16º : 2014 : Ushuaia, Argentina)
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