TY  - GEN
AU  - Naiouf,Ricardo Marcelo
AU  - De Giusti,Armando Eduardo
AU  - Frati,Fernando Emmanuel
AU  - Montes de Oca,Erica Soledad
AU  - Gallo,Silvana Lis
AU  - Rucci,Enzo
AU  - Leibovich,Fabiana Yael
AU  - Sanz,Victoria María
AU  - Chichizola,Franco
AU  - De Giusti,Laura Cristina
AU  - Gaudiani,Adriana Angélica
AU  - Sánchez,Mariano
TI  - Fundamentos de cómputo paralelo y distribuido de altas prestaciones: construcción y evaluación de aplicaciones
KW  - PROCESAMIENTO PARALELO
KW  - PROCESAMIENTO DISTRIBUIDO
KW  - CLUSTERS
KW  - MULTIPROCESADORES
N1  - Formato de archivo: PDF. -- Este documento es producción intelectual de la Facultad de Informática - UNLP (Colección BIPA/Biblioteca); Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (16to : 2014 may. 7-8 : Ushuaia). pp. 718-723
N2  - El eje central de la línea de I/D lo constituye el estudio de temas de procesamiento paralelo y distribuido para cómputo de altas prestaciones, en lo referente a los fundamentos y a las aplicaciones. Incluye problemas de software asociados con el uso de arquitecturas multiprocesador. Interesa la construcción, evaluación y optimización de soluciones usando algoritmos concurrentes, paralelos y distribuidos sobre diferentes plataformas de software y arquitecturas con múltiples procesadores (multicore, clusters de multicore, GPU, cloud), los lenguajes y paradigmas de programación paralela (puros e híbridos a distintos niveles), los modelos de representación de aplicaciones paralelas, los modelos y paradigmas paralelos, los algoritmos de asignación de procesos a procesadores (mapping y scheduling), el balance de carga, las métricas de evaluación de complejidad y rendimiento (speedup, eficiencia, escalabilidad, consumo energético), y la construcción de ambientes para la enseñanza de la programación concurrente. Las arquitecturas pueden ser homogéneas o heterogéneas. Se propone aplicar los conceptos en problemas numéricos y no numéricos de cómputo intensivo y/o sobre grandes volúmenes de datos (búsquedas, simulaciones, n-body, imágenes, big-data, reconocimiento de patrones, entre otros), con el fin de obtener soluciones de alto rendimiento. El proyecto coordina con otros dos en curso en el III-LIDI, relacionados con Arquitecturas Distribuidas y Paralelas y Sistemas de Software Distribuido. Existe colaboración, entre otros, con el grupo HPC4EAS (High Performance Computing for Efficient Applications and Simulation) del Departamento de Arquitectura de Computadores y Sistemas Operativos de la Universidad Autónoma de Barcelona en la dirección de tesis de postgrado
UR  - http://goo.gl/dlQctM
ER  -