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dc.date.accessioned | 2014-11-18T09:14:27Z | |
dc.date.available | 2014-11-18T09:14:27Z | |
dc.date.issued | 2014-05 | |
dc.identifier.uri | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/42793 | |
dc.description.abstract | Caracterizar las arquitecturas multiprocesador distribuidas enfocadas especialmente a cluster y cloud computing, con énfasis en las que utilizan procesadores 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 en GPUs 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 y desarrollar 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. Es de hacer notar que este proyecto se coordina con otros proyectos en curso en el III-LIDI, relacionados con Algoritmos Paralelos, Sistemas Distribuidos y Sistemas de Tiempo Real. | es |
dc.format.extent | 706-711 | es |
dc.language | es | es |
dc.subject | sistemas paralelos | es |
dc.subject | Parallel processors | es |
dc.subject | Distributed architectures | es |
dc.subject | multicore | es |
dc.subject | Fault tolerance | es |
dc.subject | GPU | es |
dc.subject | Cluster, Grid y Cloud Computing | es |
dc.subject | Performance evaluation (efficiency and effectiveness) | es |
dc.subject | Cluster híbridos | es |
dc.subject | Perfomance y eficiencia energética | es |
dc.subject | Tolerancia a fallas en Sistemas paralelos | es |
dc.subject | Modelos de programación de arquitecturas paralelas | es |
dc.subject | Planificación | es |
dc.subject | Scheduling | es |
dc.subject | virtualización | es |
dc.title | Arquitecturas multiprocesador en cómputo de altas prestaciones: software de base, métricas y aplicaciones | es |
dc.type | Objeto de conferencia | es |
sedici.creator.person | De Giusti, Armando Eduardo | es |
sedici.creator.person | Tinetti, Fernando Gustavo | es |
sedici.creator.person | Naiouf, Marcelo | es |
sedici.creator.person | Chichizola, Franco | es |
sedici.creator.person | De Giusti, Laura Cristina | es |
sedici.creator.person | Villagarcía Wanza, Horacio A. | es |
sedici.creator.person | Montezanti, Diego Miguel | es |
sedici.creator.person | Frati, Fernando Emmanuel | es |
sedici.creator.person | Pousa, Adrián | es |
sedici.creator.person | Rodriguez, Ismael Pablo | es |
sedici.creator.person | Rodriguez Eguren, Sebastián | es |
sedici.creator.person | Denham, Mónica Malén | es |
sedici.creator.person | Iglesias, Luciano | es |
sedici.creator.person | Méndez, Mariano | es |
sedici.description.note | Eje: Procesamiento Distribuido y Paralelo | es |
sedici.subject.materias | Ciencias Informáticas | es |
sedici.description.fulltext | true | es |
mods.originInfo.place | Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) | es |
sedici.subtype | Objeto de conferencia | es |
sedici.rights.license | Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5) | |
sedici.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/ | |
sedici.date.exposure | 2014-05 | |
sedici.relation.event | XVI Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación | es |
sedici.description.peerReview | peer-review | es |