Modelos de predicción de perfomance en sistemas paralelos

Esta línea de investigación (dentro del proyecto de Procesamiento Concurrente, Paralelo y Distribuido del LIDI) se coordina con la Universidad Autónoma de Barcelona estudiando los modelos de predicción de perfomance en sistemas paralelos y analizando algunas modificaciones a los mismos según el tipo de arquitectura y paradigma de paralelismo utilizado. En el estudio se analiza la respuesta de los modelos para “clases” de arquitecturas reconocidas (Memoria compartida, Memoria Distribuida, Memoria compartida Distribuida) con diferentes esquemas de comunicación: punto a punto, bus, múltiple bus. Asimismo se considera en cada caso la adaptación de diferentes paradigmas de programación paralela al modelo de arquitectura utilizado. El aporte de la línea de investigación tiende a la especificación de un modelo unificador para la predicción de perfomance, en particular para procesos asincrónicos bajo el paradigma cliente-servidor y sobre una arquitectura tipo cluster de workstations.Eje: Procesamiento Concurrente, Paralelo y DistribuidoRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Modelos de predicción de perfomance en sistemas paralelos

Esta línea de investigación (dentro del proyecto de Procesamiento Concurrente, Paralelo y Distribuido del LIDI) se coordina con la Universidad Autónoma de Barcelona estudiando los modelos de predicción de perfomance en sistemas paralelos y analizando algunas modificaciones a los mismos según el tipo de arquitectura y paradigma de paralelismo utilizado. En el estudio se analiza la respuesta de los modelos para “clases” de arquitecturas reconocidas (Memoria compartida, Memoria Distribuida, Memoria compartida Distribuida) con diferentes esquemas de comunicación: punto a punto, bus, múltiple bus. Asimismo se considera en cada caso la adaptación de diferentes paradigmas de programación paralela al modelo de arquitectura utilizado. El aporte de la línea de investigación tiende a la especificación de un modelo unificador para la predicción de perfomance, en particular para procesos asincrónicos bajo el paradigma cliente-servidor y sobre una arquitectura tipo cluster de workstations.Eje: Procesamiento Concurrente, Paralelo y DistribuidoRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Optimización de algoritmos sobre arquitecturas paralelas de memoria distribuida. Aplicación al reconocimiento de patrones

El objetivo general es investigar la transformación y optimización de algoritmos para su ejecución sobre arquitecturas paralelas de memoria distribuida, con énfasis en la aplicación al reconocimiento de patrones. Interesan las clases de problemas relacionadas con el tratamiento masivo de datos (potencialmente distribuidos) tales como los patrones de secuencias en reconocimiento de ADN o los patrones clásicos de identificación humana (huellas digitales, rostros). En todos los casos los resultados esperados son la optimización de algoritmos, el estudio de complejidad y de escalabilidad de los mismos.Eje: Sistemas DistribuidosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Procesamiento paralelo : Modelos de predicción de performance

Esta línea de investigación (dentro del proyecto de Procesamiento Concurrente, Paralelo y Distribuído del LIDI) se coordina con la Universidad Autónoma de Barcelona estudiando los modelos de predicción de perfomance en sistemas paralelos y analizando algunas modificaciones a los mismos según el tipo de arquitectura y paradigma de paralelismo utilizado. En el estudio se analiza la respuesta de los modelos para “clases” de arquitecturas reconocidas (Memoria compartida, Memoria Distribuida, Memoria compartida Distribuida) con diferentes esquemas de comunicación: punto a punto, bus, múltiple bus. Asimismo se considera en cada caso la adaptación de diferentes paradigmas de programación paralela al modelo de arquitectura utilizado. El aporte de la línea de investigación tiende a la especificación de un modelo unificador para la predicción de perfomance, en particular para procesos asincrónicos bajo el paradigma clienteservidor y sobre una arquitectura tipo cluster de workstations.Eje: Sistemas DistribuidosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Paralelización de algoritmos : Aplicaciones numéricas y no numéricas

La evolución del procesamiento hacia el paralelismo ha sido evidente, prácticamente desde el inicio mismo de las computadoras digitales. Los ejes que han impulsado los temas de concurrencia en software y multiprocesamiento en hardware son múltiples, pero podemos mencionar dos: • La necesidad de reducir los tiempos de procesamiento de grandes volúmenes de datos (problemas matemáticos, modelos, grandes bases de datos, imágenes, sistemas expertos, biotecnología, etc.). • El procesamiento de información (datos, señales) en tiempo real para la toma de decisiones tanto en ambientes administrativos como industriales (robótica, industria militar, sistemas multimediales en tiempo real, georeferenciación, reconocimiento de patrones, etc.).Eje: Procesamiento concurrente, paralelo y distribuido. Procesamiento de imágenes.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Paralelización de algoritmos : Aplicaciones numéricas y no numéricas

La evolución del procesamiento hacia el paralelismo ha sido evidente, prácticamente desde el inicio mismo de las computadoras digitales. Los ejes que han impulsado los temas de concurrencia en software y multiprocesamiento en hardware son múltiples, pero podemos mencionar dos: • La necesidad de reducir los tiempos de procesamiento de grandes volúmenes de datos (problemas matemáticos, modelos, grandes bases de datos, imágenes, sistemas expertos, biotecnología, etc.). • El procesamiento de información (datos, señales) en tiempo real para la toma de decisiones tanto en ambientes administrativos como industriales (robótica, industria militar, sistemas multimediales en tiempo real, georeferenciación, reconocimiento de patrones, etc.).Eje: Procesamiento concurrente, paralelo y distribuido. Procesamiento de imágenes.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Agentes móviles en sistemas distribuidos

Este artículo describe una línea de investigación basada en el tema de agentes móviles en sistemas distribuidos y su relación con el proyecto de investigación general del Laboratorio de Investigación y Desarrollo en Informática de la Universidad Nacional de La Plata.Eje: Inteligencia artificialRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Agentes móviles en sistemas distribuidos

Este artículo describe una línea de investigación basada en el tema de agentes móviles en sistemas distribuidos y su relación con el proyecto de investigación general del Laboratorio de Investigación y Desarrollo en Informática de la Universidad Nacional de La Plata.Eje: Inteligencia artificialRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Agentes móviles en sistemas distribuidos

Este artículo describe una línea de investigación basada en el tema de agentes móviles en sistemas distribuidos y su relación con el proyecto de investigación general del Laboratorio de Investigación y Desarrollo en Informática de la Universidad Nacional de La Plata.Eje: Inteligencia artificialRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Escalabilidad y Balance de carga en Sistemas Paralelos

Investigar el balance de carga y la escalabilidad en procesamiento paralelo. Los temas fundamentales se refieren a los algoritmos de balance de carga propiamente dichos y a su aplicación en la resolución paralela de problemas, poniendo especial énfasis en los atributos de performance de estas combinaciones. En particular, interesan medidas tales como el speedup, la eficiencia, el costo y la escalabilidad de las soluciones. Se trabaja experimentalmente con diferentes modelos de arquitectura multiprocesador, disponibles o accesibles en el LIDI. Interesa la aplicación de las investigaciones al tratamiento de imágenes, de datos numéricos en cómputo científico y de bases de datos distribuidas.Eje: Procesamiento Concurrente, Paralelo y DistribuidoRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI