Arquitecturas multiprocesador distribuidas

Caracterizar las arquitecturas multiprocesador distribuidas (Clusters, Multiclusters, Grids, Clouds), en particular las basadas en procesadores de múltiples núcleos (“multicores”), con el objetivo de modelizarlas, estudiar su escalabilidad, analizar y predecir perfomance de aplicaciones paralelas y estudiar esquemas de tolerancia a fallas en las mismas. Desarrollar software de base para clusters de multicores, tratando de optimizar perfomance de las arquitecturas, suponiendo diferentes modelos de programación paralela y diferentes esquemas o paradigmas de resolución de aplicaciones. Es de hacer notar que este proyecto se coordina con otros dos proyectos en curso en el III-LIDI y relacionados con Algoritmos Distribuidos/Paralelos y Sistemas de Software Distribuido.Eje: Procesamiento distribuido y paralel

Arquitecturas multiprocesador distribuidas: cluster, grid y cloud computing

Caracterizar las arquitecturas multiprocesador distribuidas enfocadas a cluster, grid y cloud computing, con énfasis en las que utilizan procesadores de múltiples núcleos (“multicores”), 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.\nAnalizar y desarrollar software de base para clusters de multicores, tratando de optimizar el rendimiento de tales arquitecturas para diferentes modelos de programación paralela y diferentes paradigmas de resolución de aplicaciones.\nEn el año 2011 se han agregado dos líneas de interés:\n- El estudio de arquitecturas basadas en GPGPU y su comparación con clusters de multicores, así como el empleo combinado de GPUs y multicores en computadoras de alta perfomance.\n- El análisis de la eficiencia energética, considerando el impacto de la arquitectura, el sistema operativo, el modelo de programación y el algoritmo específico.\nEs de hacer notar que este proyecto se coordina con otros dos proyectos en curso en el IIILIDI, relacionados con Algoritmos Distribuidos/ Paralelos y Sistemas de Software Distribuido.Eje: Procesamiento distribuido y paralel

Arquitecturas multiprocesador en HPC: software de base, métricas y aplicaciones

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. 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 2012 se han agregado dos líneas de interés: -El estudio de clusters híbridos, que combinen multicores y GPUs. -La utilización de los registros de hardware de los procesadores para la toma de diferentes decisiones en tiempo de ejecución. Es de hacer notar que este proyecto se coordina con otros dos proyectos en curso en el III-LIDI, relacionados con Algoritmos Distribuidos/Paralelos y Sistemas de Software Distribuido.Ponencia presentada en el WICC 2013 realizado el 18 y 19 de abril de 2013 en Paraná (Entre Ríos)

Software de base, métricas y aplicaciones en arquitecturas multiprocesador orientadas a cómputo de altas prestaciones

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, estudiar el consumo energético y su impacto en la perfomance así como desarrollar esquemas para detección y tolerancia a fallas en las mismas.\nProfundizar 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”.\nAnalizar y desarrollar software de base para clusters de multicores y GPUs, tratando de optimizar el rendimiento.\nInvestigar arquitecturas multicore asimétricas, sus aplicaciones y el software de base de las mismas apuntando a optimizar el rendimiento de aplicaciones de propósito general.\nA partir del año 2013 se han incorporado nuevas líneas de interés:\n- Cloud computing, incluyendo aplicaciones de HPC sobre cloud.\n- El desarrollo de aplicaciones que integran Big Data y procesamiento sobre Cloud.\n- La utilización de los registros de hardware de los procesadores para la toma de diferentes decisiones en tiempo de ejecución.\n- El desarrollo de herramientas para la transformación de código heredado, buscando su optimización sobre arquitecturas paralelas.\nEs 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.Eje: Procesamiento Distribuído y Paralel

Software de base, métricas y aplicaciones en arquitecturas multiprocesador orientadas a cómputo de altas prestaciones

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, estudiar el consumo energético y su impacto en la perfomance así como desarrollar esquemas para detección y tolerancia a fallas en las mismas.\nProfundizar 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”.\nAnalizar y desarrollar software de base para clusters de multicores y GPUs, tratando de optimizar el rendimiento.\nInvestigar arquitecturas multicore asimétricas, sus aplicaciones y el software de base de las mismas apuntando a optimizar el rendimiento de aplicaciones de propósito general.\nA partir del año 2013 se han incorporado nuevas líneas de interés:\n- Cloud computing, incluyendo aplicaciones de HPC sobre cloud.\n- El desarrollo de aplicaciones que integran Big Data y procesamiento sobre Cloud.\n- La utilización de los registros de hardware de los procesadores para la toma de diferentes decisiones en tiempo de ejecución.\n- El desarrollo de herramientas para la transformación de código heredado, buscando su optimización sobre arquitecturas paralelas.\nEs 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.Eje: Procesamiento Distribuído y Paralel

Adaptive energy minimization of OpenMP parallel applications on many-core systems

Energy minimization of parallel applications is an emerging challenge for current and future generations of many-core computing systems. In this paper, we propose a novel and scalable energy minimization approach that suitably applies DVFS in the sequential part and jointly considers DVFS and dynamic core allocations in the parallel part. Fundamental to this approach is an iterative learning based control algorithm that adapt the voltage/frequency scaling and core allocations dynamically based on workload predictions and is guided by the CPU performance counters at regular intervals. The adaptation is facilitated through performance annotations in the application codes, defined in a modified OpenMP runtime library. The proposed approach is validated on an Intel Xeon E5-2630 platform with up to 24 CPUs running NAS parallel benchmark applications. We show that our proposed approach can effectively adapt to different architecture and core allocations and minimize energy consumption by up to 17% compared to the existing approaches for a given performance requirement

Studies on parallelism improvement and power reduction in multigrain automatic parallelizing compiler

制度:新 ; 文部省報告番号:甲2421号 ; 学位の種類:博士(工学) ; 授与年月日:2007/3/15 ; 早大学位記番号:新450

Arquitecturas multiprocesador distribuidas: cluster, grid y cloud computing

Caracterizar las arquitecturas multiprocesador distribuidas enfocadas a cluster, grid y cloud computing, con énfasis en las que utilizan procesadores de múltiples núcleos (“multicores”), 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. Analizar y desarrollar software de base para clusters de multicores, tratando de optimizar el rendimiento de tales arquitecturas para diferentes modelos de programación paralela y diferentes paradigmas de resolución de aplicaciones. Es de hacer notar que este proyecto se coordina con otros dos proyectos en curso en el III-LIDI y relacionados con Algoritmos Distribuidos/Paralelos y Sistemas de Software Distribuido.Eje: Procesamiento distribuido y paraleloRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Arquitecturas multiprocesador distribuidas : Modelos, simulación, software de base y aplicaciones

Caracterizar las arquitecturas multiprocesador distribuidas (Clusters, Multiclusters, Grids, Clouds), en particular las basadas en procesadores de múltiples núcleos (“multicores”), con el objetivo de modelizarlas, estudiar su escalabilidad, analizar y predecir perfomance de aplicaciones paralelas y estudiar esquemas de tolerancia a fallas en las mismas. Desarrollar software de base para clusters de multicores, tratando de optimizar perfomance de las arquitecturas, suponiendo diferentes modelos de programación paralela y diferentes esquemas o paradigmas de resolución de aplicaciones. Es de hacer notar que este proyecto se coordina con otros dos proyectos en curso en el III-LIDI y relacionados con Algoritmos Distribuidos/Paralelos y Sistemas de Software Distribuido.Eje: Procesamiento distribuido y paraleloRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Software de base, métricas y aplicaciones en arquitecturas multiprocesador orientadas a cómputo de altas prestaciones

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, estudiar el consumo energético y su impacto en la perfomance así como desarrollar esquemas para detección y 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 y desarrollar software de base para clusters de multicores y GPUs, tratando de optimizar el rendimiento. Investigar arquitecturas multicore asimétricas, sus aplicaciones y el software de base de las mismas apuntando a optimizar el rendimiento de aplicaciones de propósito general. A partir del año 2013 se han incorporado nuevas líneas de interés: - Cloud computing, incluyendo aplicaciones de HPC sobre cloud. - El desarrollo de aplicaciones que integran Big Data y procesamiento sobre 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.Eje: Procesamiento Distribuído y ParaleloRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI