Year: 2018
Type: conference-paper
Abstract: La línea presentada en este trabajo tiene como eje central las arquitecturas paralelas para Cómputo de Altas Prestaciones, con los siguientes objetivos: - Caracterizar las arquitecturas multiprocesador orientadas a computación de alto desempeño, analizando técnicas para el desarrollo de código eficiente sobre las mismas y métricas de rendimiento computacional y energético. Principalmente teniendo en cuenta aquellas arquitecturas que son combinaciones de cluster, multicores, aceleradores (GPUs, FPGAs, Xheon Phi), placas de bajo costo (Raspberry PI, Odroid). - Estudiar la conformación de clusters y clouds a partir de configuraciones homogéneas e híbridas de multiprocesadores. Y analizar la performance de aplicaciones sobre los mismos, considerando eficiencia computacional/energética y escalabilidad, así como la tolerancia a fallos. - Analizar y desarrollar software de base para estas arquitecturas con el objetivo de optimizar 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.
Authors: Armando Eduardo De Giusti, Fernando Gustavo Tinetti, Marcelo Naiouf, Franco Chichizola, Laura Cristina De Giusti, Horacio A. Villagarcía Wanza, Diego Miguel Montezanti, Diego Encinas, Adrián Pousa, Ismael Pablo Rodríguez, Sebastián Rodríguez Eguren, Luciano Iglesias, Juan Manuel Paniego, Martín Pi Puig, Leandro Libutti, Matías Dell’Oso, Mariano Méndez
Language: Spanish
Subfield: Hardware and Architecture
Field: Computer Science
Domain: Physical Sciences
Open Access status: green
OpenAlex ID: W2925138513
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