Incorporação do Redmine como ferramenta de gestão dos processos do Laboratório Multiusuário de Bioinformática da Embrapa.

O Laboratório Multiusuário de Bioinformática (LMB) da Embrapa Informática Agropecuária atua na área de análise de dados biológicos que requerem computação de alto desempenho, oferece treinamentos na área de bioinformática e fornece acesso a usuários internos e externos ao parque computacional. Para garantir a qualidade desses serviços, faz-se necessário mecanismos de controle e gestão

Computação de alto desempenho utilizando unidade de processamento gráfico

Nos últimos anos o hardware gráfico se desenvolveu além de suas funções fixas. Hoje existem placas gráficas completamente programáveis; novos ambientes de programação estão sendo desenvolvidos através de linguagens de programação de rá- pida curva de aprendizado, como a linguagem CUDA. Nas placas gráficas mais modernas são encontradas centenas de unidades de processamento (unidades lógicoaritméticas), tornando possível distribuir o poder de processamento de forma a resolver problemas complexos que seriam impossíveis de resolver utilizando um único núcleo de processamento, devido ao tempo de execução. O paralelismo oferecido pela arquitetura SIMD (Single Instruction Multiple Data) e a maior flexibilidade nas linguagens de programação deste tipo de hardware abrem novas possibilidades de aplicação, fato que vem chamando a atenção da comunidade científica. Neste trabalho, será mostrado uma simulação do movimento browniano correlacionado, implementado no hardware Geforce NVIDIA 9800 GTX com a plataforma de desenvolvimento CUDA SDK 2.0. Usando este hardware é possível resolver, em paralelo, um ensemble de partículas descrito pela Equação de Langevin Generalizada (ELG), que é uma equação integro-diferencial estocástica. Como a ELG é equivalente a equação do movimento de Heisenberg para um operador quântico, e também a dinâmica Hamiltoniana clássica, ela é útil para modelar fenômenos dinâmicos de interesse em muitas áreas do conhecimento como: difusão anômala, circuitos nanoeletrônicos, escoamento em meios desordenados, condução anômala etc. Os resultados mostram uma aceleração de 27 vezes para o código executando em GPU em comparação com um código otimizado executando em um processador Intel Q6600. Com esse resultado, é possível concluir que usar hardware gráfico para simulação de processos estocásticos é uma excelente opção, permitindo a solução de sistemas maiores, aumento de precisão dos resultados, abrindo novas possibilidades de pesquisa

Uso de nuvem pública para computação de alto desempenho.

Este trabalho fez uma avaliação da usabilidade e do custo-benefício de se utilizar infraestrutura como serviço (IaaS) em nuvem pública para o atendimento de demandas de computação de alto desempenho High Performance Computing (HPC), tanto nos aspectos envolvendo o processamento como o armazenamento de dados. Sua conclusão permite afirmar que já é possível o atendimento de algumas demandas na área com um bom custo-benefício

Integração de códigos e criação de containers DOCKER para o sistema PhatoSpotter

O projeto desenvolvido pelo bolsista representa os esforços conjuntos realizado pelo Laboratório de Computação de Alto Desempenho (LaCAD) da UEFS (Universidade Estadual de Feira de Santana) em parceria com a Fiocruz (Fundação Oswaldo Cruz) no desenvolvimento e manutenção do sistema PathoSpotter

Computação de alto desempenho aplicada à análise de dispositivos eletromagnéticos

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica.O presente trabalho aborda um estudo envolvendo técnicas utilizadas em computação de alto desempenho, avaliando métodos numéricos, pré-condicionadores, esquemas de armazenamento de matrizes esparsas e tecnologias de rede de comunicação focando, principalmente, seu uso em sistemas de equações originários da análise de elementos finitos, utilizando clusters de computadores comerciais. Neste trabalho são apresentados diversos resultados com os quais se procurou encontrar, dentre o conjunto de técnicas e ferramentas utilizadas, as opções mais adequadas para o desenvolvimento de programas de computador e ferramentas de auxílio ao projeto em computador utilizando elementos finitos, que venham a se utilizar de clusters de computadores com memória distribuída. This work is a study related to techniques applied to high performance computing, evaluating numerical methods, preconditioners, sparse matrix storage schemes e network technologies, focusing its use mainly in systems of equations obtained from finite element analysis, using commercial computer clusters. It presents several results intended to demonstrate, among a large set of used techniques and tools, the more suitable options to be applied on the development of computer programs and in computer aided design tools making use of finite elements method with computer clusters and distributed memory

Avaliação de clusters baseados em sistemas em um chip para a computação de alto desempenho: uma revisão

High-performance computing systems are the maximum expression in the field of processing for large amounts of data. However, their energy consumption is an aspect of great importance, which was not considered decades ago. Hence, software developers and hardware providers are obligated to approach new challenges to address energy consumption, and costs. Constructing a computational cluster with a large amount of systems on a chip can result in a powerful, ecologic platform, with the capacity to offer sufficient performance for different applications, as long as low costs and minimum energy consumption can be maintained. As a result, energy efficient hardware has an opportunity to impact upon the area of high-performance computing. This article presents a systematic review of the evaluations conducted on clusters of  ystems on a Chip for High-Performance computing in the research setting.Los sistemas de computación de alto desempeño son la máxima expresión en el campo de procesamiento para grandes cantidades de datos. Sin embargo, su consumo de energía es un aspecto de gran importancia que no era tenido en cuenta en décadas pasadas. Por lo tanto, desarrolladores de software y proveedores de hardware están obligados a enfocarse en nuevos retos para abordar el consumo de energía y costos. Construir un clúster informático con una gran cantidad de sistemas en un chip puede dar como resultado una plataforma poderosa, ecológica y capaz de ofrecer el rendimiento suficiente para diferentes aplicaciones, siempre y cuando se puedan mantener bajos costos y el menor consumo de energía posible. Como resultado, el hardware eficiente en el consumo de energía tiene la oportunidad de tener un impacto en el área de la computación de alto desempeño. En este artículo se presenta una revisión sistemática para conocer las evaluaciones realizadas a clústeres de sistemas en un chip para computación de alto desempeño en el ámbito investigativo. Os sistemas de computação de alto desempenho são a máxima expressão no campo de processamento para grandes quantidades de dados. No entanto, seu consumo de energia é um aspecto de grande importância que não era levado em consideração em décadas passadas. Portanto, desenvolvedores de software e provedores de hardware estão obrigados a focar-se em novos desafios para abordar o consumo de energia e  ustos. Construir um cluster informático com uma grande quantidade de sistemas em um chip pode dar como resultado uma plataforma poderosa, ecológica e capaz de oferecer o rendimento suficiente para diferentes aplicações, desde que possam ser mantidos baixos custos e o menor consumo de energia possível. Como resultado, o hardware eficiente no consumo de energia tem a oportunidade de ter um impacto na área da computação de alto desempenho. Neste artigo, apresenta-se uma revisão sistemática para conhecer as avaliações realizadas a clusters de sistemas em um chip para computação de alto desempenho no âmbito investigativo.&nbsp

Efficient execution of Java programs on GPU

Dissertação de mestrado em Informatics EngineeringWith the overwhelming increase of demand of computational power made by fields as Big Data, Deep Machine learning and Image processing the Graphics Processing Units (GPUs) has been seen as a valuable tool to compute the main workload involved. Nonetheless, these solutions have limited support for object-oriented languages that often require manual memory handling which is an obstacle to bringing together the large community of object oriented programmers and the high-performance computing field. In this master thesis, different memory optimizations and their impacts were studied in a GPU Java context using Aparapi. These include solutions for different identifiable bottlenecks of commonly used kernels exploiting its full capabilities by studying the GPU hardware and current techniques available. These results were set against common used C/OpenCL benchmarks and respective optimizations proving, that high-level languages can be a solution to high-performance software demand.Com o aumento de poder computacional requisitado por campos como Big Data, Deep Machine Learning e Processamento de Imagens, as unidades de processamento gráfico (GPUs) tem sido vistas como uma ferramenta valiosa para executar a principal carga de trabalho envolvida. No entanto, esta solução tem suporte limitado para linguagens orientadas a objetos. Frequentemente estas requerem manipulação manual de memória, o que é um obstáculo para reunir a grande comunidade de programadores orientados a objetos e o campo da computação de alto desempenho. Nesta dissertação de mestrado, diferentes otimizações de memória e os seus impactos foram estudados utilizando Aparapi. As otimizações estudadas pretendem solucionar bottle-necks identificáveis em kernels frequentemente utilizados. Os resultados obtidos foram comparados com benchmarks C / OpenCL populares e as suas respectivas otimizações, provando que as linguagens de alto nível podem ser uma solução para programas que requerem computação de alto desempenho

Projeto de um cluster didático para programação paralela e distribuída: (parte I)

O aumento do poder de cálculo permite resolver problemas mais rapidamente ou problemas de maiores dimensões antes inacessíveis. Este aumento tem um grande impacto a todos os níveis, sejam eles de desenvolvimento, investigação ou de prestação de serviços. A Computação de Alto Desempenho (HPC - High Performance Computing) implementada através de um conjunto de computadores pessoais dedicados ligados por uma rede privada, vulgarmente denominado Beowulf cluster, surge como uma solução viável e relativamente económica para o acesso a um maior poder computacional. Este trabalho descreve a conceção, planeamento e implementação de um cluster experimental que replica o ambiente e operacionalidade de clusters de maiores dimensões, permitindo o contato com este tipo de tecnologia e a sua utilização para fins didáticos em programação paralela e distribuída, entre outros.Increasing computing power allows one to solve problems faster or solve larger previously inaccessible problems. This increase has a major impact at all levels, be it development, research or service delivery. High Performance Computing (HPC) implemented through a set of dedicated personal computers connected by a private network, called a Beowulf cluster, emerges as a viable and relatively inexpensive solution for access to increased computing power. This work describes the design, planning and implementation of an experimental cluster that replicates the environment and operation mode of larger clusters, allowing the contact with this type of technology and its use for didactic purposes in parallel and distributed programming, among others.info:eu-repo/semantics/publishedVersio

aRPC (Antenna RPC): um framework de chamada de procedimento remoto (RPC) para uso em computação de alto desempenho (HPC)

A crescente adoção da arquitetura de microsserviços e a necessidade de comunicação entre linguagens distintas estimulou o desenvolvimento de novas soluções para a chamada de procedimento remoto (RPC). A diversidade de necessidades e propósitos resultou em uma variedade de implementações de RPC: algumas com foco na ergonomia de software; outras na abrangência de linguagens e funcionalidades; e, finalmente, uma parcela visando a eficiência em computação de alto desempenho (HPC). Nesse sentido, é apresentado neste trabalho um framework de RPC, de nome antena RPC (aRPC), com ênfase tanto no desempenho como na ergonomia de software, inspirado no framework gRPC, e que faz uso de novos serializadores e do protocolo de transporte QUIC para comunicação. Nas avaliações efetuadas, o aRPC obteve desempenho superior ao gRPC nos casos com grande quantidades de elementos nas estruturas de dados e quando os dados são mais heterogêneos e menos sintéticos. O framework proposto consegue ser até 7% mais rápido em relação ao gRPC, desde que as premissas descritas sejam respeitadas. Em situações com perda frequente de pacotes ou em redes de baixa qualidade, o aRPC possui desempenho muito superior ao gRPC, sendo até três vezes melhor no teste de vazão. Os resultados do aRPC abrem um campo de aplicação em sistemas de computação de alto desempenho e a resiliência apresentada faz com que seja uma opção interessante nos ambientes de IoT. Em termos gerais, o aRPC é competitivo quando comparado ao gRPC no contexto de HPC. Entretanto, o protocolo gRPC apresenta melhor desempenho para estruturas de dados mais simples e menos heterogêneas e para volumes de dados reduzidos