Cómputo paralelo y distribuido para HPC : Fundamentos, construcción y evaluación de aplicaciones

El eje central de la línea presentada son los temas de procesamiento paralelo y distribuido para HPC (fundamentos y aplicaciones). Interesa la construcción, evaluación y optimización de soluciones con algoritmos concurrentes, paralelos y distribuidos sobre diferentes plataformas de software y arquitecturas con múltiples procesadores (multicore, clusters multicore, GPU, cloud), los lenguajes y paradigmas de programación paralela (puros e híbridos), los modelos de representación de aplicaciones paralelas, los algoritmos de (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. 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, etc), con el fin de obtener soluciones de alto rendimiento. En la dirección de tesis de postgrado existe colaboración, entre otros, con el grupo HPC4EAS (High Performance Computing for Efficient Applications and Simulation) del Dpto. de Arquitectura de Computadores y Sistemas Operativos de la Universidad. Autónoma de Barcelona, y con la Universidad Complutense de MadridEje: Procesamiento Distribuído y ParaleloRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Cómputo paralelo y distribuido para HPC : Fundamentos, construcción y evaluación de aplicaciones

El eje central de la línea presentada son los temas de procesamiento paralelo y distribuido para HPC (fundamentos y aplicaciones). Interesa la construcción, evaluación y optimización de soluciones con algoritmos concurrentes, paralelos y distribuidos sobre diferentes plataformas de software y arquitecturas con múltiples procesadores (multicore, clusters multicore, GPU, cloud), los lenguajes y paradigmas de programación paralela (puros e híbridos), los modelos de representación de aplicaciones paralelas, los algoritmos de (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. 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, etc), con el fin de obtener soluciones de alto rendimiento. En la dirección de tesis de postgrado existe colaboración, entre otros, con el grupo HPC4EAS (High Performance Computing for Efficient Applications and Simulation) del Dpto. de Arquitectura de Computadores y Sistemas Operativos de la Universidad. Autónoma de Barcelona, y con la Universidad Complutense de MadridEje: Procesamiento Distribuído y ParaleloRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Cómputo paralelo y distribuido para HPC : Fundamentos, construcción y evaluación de aplicaciones

El eje central de la línea presentada son los temas de procesamiento paralelo y distribuido para HPC (fundamentos y aplicaciones). Interesa la construcción, evaluación y optimización de soluciones con algoritmos concurrentes, paralelos y distribuidos sobre diferentes plataformas de software y arquitecturas con múltiples procesadores (multicore, clusters multicore, GPU, cloud), los lenguajes y paradigmas de programación paralela (puros e híbridos), los modelos de representación de aplicaciones paralelas, los algoritmos de (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. 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, etc), con el fin de obtener soluciones de alto rendimiento. En la dirección de tesis de postgrado existe colaboración, entre otros, con el grupo HPC4EAS (High Performance Computing for Efficient Applications and Simulation) del Dpto. de Arquitectura de Computadores y Sistemas Operativos de la Universidad. Autónoma de Barcelona, y con la Universidad Complutense de MadridEje: Procesamiento Distribuído y ParaleloRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI