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

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

Arquitecturas multiprocesador en cómputo de altas prestaciones: 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. En particular estudiar perfomance en Clusters “híbridos”. 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 2013 se han incorporado nuevas líneas de interés: - El desarrollo de aplicaciones sobre Cloud y en particular las aplicaciones de Big Data en 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 Distribuido y ParaleloRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Arquitecturas multiprocesador en cómputo de altas prestaciones: 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. En particular estudiar perfomance en Clusters “híbridos”. 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 2013 se han incorporado nuevas líneas de interés: - El desarrollo de aplicaciones sobre Cloud y en particular las aplicaciones de Big Data en 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 Distribuido y ParaleloRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Arquitecturas multiprocesador en cómputo de altas prestaciones: 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. En particular estudiar perfomance en Clusters “híbridos”. 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 2013 se han incorporado nuevas líneas de interés: - El desarrollo de aplicaciones sobre Cloud y en particular las aplicaciones de Big Data en 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 Distribuido y ParaleloRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Arquitecturas multiprocesador en cómputo de altas prestaciones: 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.\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 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.\nEn el año 2013 se han incorporado nuevas líneas de interés:\n- El desarrollo de aplicaciones sobre Cloud y en particular las aplicaciones de Big Data en 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 Distribuido y Paralel

Virtualización y green IT

Como humanos, nos apasionan los avances y la amplia adopción de las Tecnologías Informáticas. Las mismas han aportado enormes beneficios y han mejorado la calidad de vida de casi toda la humanidad, pero también han venido contribuyendo negativamente al medio ambiente sin que la mayoría de las personas se percaten de ello. Las computadoras y otras infraestructuras de tecnologías informáticas, consumen importantes cantidades de electricidad agregando una pesada carga sobre nuestras redes eléctricas y favoreciendo las emisiones de gases de efecto invernadero. El hardware de estas tecnologías plantea graves problemas ambientales durante su producción y su disposición. Estamos obligados a reducir o eliminar en lo posible el impacto medioambiental de las Tecnologías Informáticas para ayudar a crear un entorno más sostenible. Green IT se refiere al uso eficiente de los recursos informáticos minimizando el impacto ambiental, maximizando su viabilidad económica y asegurando deberes sociales. En esta tesina el objetivo general es realizar una investigación sobre Green IT y su relación con las diferentes Tecnologías Verdes que existen en la actualidad tales como: Cloud Computing, Grid Computing y Virtualización, con el propósito de identificar el ahorro de los diversos tipos de recursos y el impacto positivo en el medio ambiente.Facultad de Informátic

Virtualización y green IT

Como humanos, nos apasionan los avances y la amplia adopción de las Tecnologías Informáticas. Las mismas han aportado enormes beneficios y han mejorado la calidad de vida de casi toda la humanidad, pero también han venido contribuyendo negativamente al medio ambiente sin que la mayoría de las personas se percaten de ello. Las computadoras y otras infraestructuras de tecnologías informáticas, consumen importantes cantidades de electricidad agregando una pesada carga sobre nuestras redes eléctricas y favoreciendo las emisiones de gases de efecto invernadero. El hardware de estas tecnologías plantea graves problemas ambientales durante su producción y su disposición. Estamos obligados a reducir o eliminar en lo posible el impacto medioambiental de las Tecnologías Informáticas para ayudar a crear un entorno más sostenible. Green IT se refiere al uso eficiente de los recursos informáticos minimizando el impacto ambiental, maximizando su viabilidad económica y asegurando deberes sociales. En esta tesina el objetivo general es realizar una investigación sobre Green IT y su relación con las diferentes Tecnologías Verdes que existen en la actualidad tales como: Cloud Computing, Grid Computing y Virtualización, con el propósito de identificar el ahorro de los diversos tipos de recursos y el impacto positivo en el medio ambiente.Facultad de Informátic

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