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

Procesamiento paralelo sobre clusters, multiclusters y grid

Esta línea de I/D se enfoca en la caracterización de las arquitecturas de procesamiento paralelo basadas en sistemas distribuidos tales como clusters, multiclusters y grid con el objetivo de analizar y predecir performance de aplicaciones paralelas numéricas y no numéricas.\nAl mismo tiempo se desarrolla un conjunto de aplicaciones específicas sobre clusters, multiclusters y grid para resolver problemas concretos, con diferentes paradigmas de programación paralela. En todos los casos se analiza performance, balance de carga, rendimiento y escalabilidad.\nEn relación con este proyecto se ha iniciado una línea en codiseño hardware/software con énfasis en la migración a hardware de algoritmos paralelos que incluyan tolerancia a fallas.Eje: Procesamiento distribuido y paralel

Arquitecturas multiprocesador en HPC: software, 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, GPUs y Xeon Phi), 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.\nIniciar investigación experimental con arquitecturas paralelas basadas en FPGAs. En particular estudiar perfomance en Clusters “híbridos”.\nAnalizar y desarrollar software de base para clusters, tratando de optimizar el rendimiento.\nInvestigar arquitecturas multicore asimétricas, desarrollar algoritmos de planificación en el software de sistema operativo para permitir la optimización del rendimiento y consumo energético en aplicaciones de propósito general.\nEstudiar clases de aplicaciones inteligentes en tiempo real, en particular el trabajo colaborativo de robots conectados a un cloud.\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

Estrategia de tolerancia a fallas por condiciones ambientales para IEDS en subestaciones de distribución

This article is originated from the need to create fault tolerance strategies that allow the recovery of the electric system of distribution (EDS) automatically and increased reliability for which it has developed a model based on a system Petri Net (PN). The system described is an active fault tolerant control system in intelligent electronic devices (IEDs) for the control at distribution Substations. The scope of Article bases its actions on an optimization model after having been cleared the fault and isolate the necessary load, the EDS restarts with adequate voltage parameters, ensuring the quality of electricity supply. Simulation testing indicate correct behavior and effectiveness with optimum results in short times of action and with a minimum load insulation to an single phase electrical fault.Este artículo nace por la necesidad de crear estrategias de tolerancia a fallas que permitan la recuperación del sistema eléctrico de distribución (EDS) automáticamente y el aumento de la confiabilidad, para lo cual se desarrolló un modelo basado en redes Petri Net (PN). El sistema descrito es un control activo tolerante a fallas para dispositivos electrónicos inteligentes (IEDs), en el control en subestaciones de distribución. El campo de acción basa sus tareas bajo un modelo de optimización que luego de haber sido despejada la falla y aislar lo necesario de la carga, reinicializa el EDS con parámetros de voltaje adecuados, garantizando la calidad de suministro. Las pruebas del algoritmo bajo una simulación indicaron su correcto comportamiento y eficacia con óptimos resultados en reducidos tiempos de acción, con una mínima aislación de carga ante una falla eléctrica monofásica

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

Búsqueda neuronal de recursos adaptativa en sistemas peer-to-peer (BNAP2P)

Las redes Peer-to-Peer (P2P) desestructuradas como Gnutella constituyen sistemas distribuidos con características deseables: autonomía, descentralización, auto-organización, dinamismo y tolerancia a fallas. En contrapartida, la busqueda eficiente de recursos suele ser un problema complejo. La Búsqueda Neuronal de Recursos ha demostrado ser una buena solución. En este artículo se extiende dicha solución proponiendo y evaluando un conjunto de métodos de adaptación que permiten al sistema seguir trabajando en forma eficiente ante los cambios tan habitulaes en las redes P2P.Presentado en el X Workshop Procesamiento Distribuido y Paralelo (WPDP)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Búsqueda neuronal de recursos adaptativa en sistemas peer-to-peer (BNAP2P)

Las redes Peer-to-Peer (P2P) desestructuradas como Gnutella constituyen sistemas distribuidos con características deseables: autonomía, descentralización, auto-organización, dinamismo y tolerancia a fallas. En contrapartida, la busqueda eficiente de recursos suele ser un problema complejo. La Búsqueda Neuronal de Recursos ha demostrado ser una buena solución. En este artículo se extiende dicha solución proponiendo y evaluando un conjunto de métodos de adaptación que permiten al sistema seguir trabajando en forma eficiente ante los cambios tan habitulaes en las redes P2P.Presentado en el X Workshop Procesamiento Distribuido y Paralelo (WPDP)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

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)

Estrategia activa de tolerancia a fallas para el control Buck-Boost de micro-redes eléctricas en DC

La presente investigación propone desarrollar un control tolerante a fallos para convertidores Buck-Boost de Micro-redes (MR) en CC basado en el Control Lineal Cuadrático Gaussiano (LQG) como estrategia activa. El desarrollo de este trabajo se basa en la obtención de un algoritmo de control tolerante a fallas en una MR de corriente continua (CC) para el aumento de confiabilidad del sistema de control desarrollado. Este sistema permitirá que la MR pueda operar de manera estable dentro de los márgenes de calidad, sin importar los fallos que se generen, ya que la estrategia utilizada es robusta por lo tanto proporcionara una mayor estabilidad dentro del sistema. Para el modelado y la simulación de esta investigación se utilizó Matlab / Simulink.The present study proposes to develop a fault-tolerant control for Buck-Boost converters in DC Microgrids based on the linear–quadratic–Gaussian (LQG) control as an active strategy. The development of this project is based on the application of a fault tolerant control algorithm in a direct current (DC) in order to increase the reliability of the control system. This system will allow the MG to operate in a stable form within the margins of quality, regardless of the faults that are generated. Due to the robust strategy used in this study, it provides greater stability within the system. For the modeling of this research, Matlab / Simulink will be used

Diagnóstico de fallas en computación móvil usando TwinSVM

Introduction: Mobile computing systems (MCS) comes up with the challenge of low communication bandwidth and energy due to the mobile nature of the network. These features sometimes may come up with the undesirable behaviour of the system that eventually affects the efficiency of the system. Problem: Fault tolerance in MCS will increase the efficiency of the system even in the presence of faults. Objective: The main objective of this work is the development of the Monitoring Framework and Fault Detection and Classification. Methodology: For the Node Monitoring and for the detection and classification of faults in the system a neighbourhood comparison-based technique has been proposed. The proposed framework uses Twin Support Vector Machine (TWSVM) algorithm has been applied to build classifier for fault classification in the mobile network. Results: The proposed system has been compared with the existing techniques and has been evaluated towards calculating the detection accuracy, latency, energy consumption, packet delivery ratio, false classification rate and false positive rate. Conclusion: The proposed framework performs better in terms of all the selected parameters.Introducción: este artículo es el resultado de la investigación “Diagnóstico de fallas en la computación móvil usando TwinSVM” desarrollada en la Universidad Técnica I.K Gujral Punjab en Punjab, India en 2021.Problema: dado que los recursos en los sistemas informáticos móviles son limitados y un sistema tiene un ancho de banda, energía y movilidad de nodos limitados, el comportamiento deseado de la red puede cambiar si hay fallas.Objetivo: para lograr la tolerancia a fallas, de modo que un sistema móvil pueda operar incluso en presencia de fallas, se implementó un enfoque de dos temporizadores en el marco de detección, que luego se mejoró y perfeccionó con el uso del clasificador TwinSVM. Este clasificador ayuda a identificar nodos atípicos, lo que hace que el enfoque sea más tolerante a fallas.Metodología: el marco de monitoreo clasifica el nodo detectado como normal, defectuoso o parcialmente de-fectuoso, iniciando un temporizador de verificación de latidos y otro temporizador de verificación de relevancia en caso de que el nodo no responda al primer temporizador, que se prueba más usando TwinSVM, que mejora su eficiencia mediante la detección de valores atípicos.Resultados: el marco propuesto funciona mejor en términos de precisión de detección, consumo de energía, latencia y relación de caída de paquetes, todos los cuales han sido mejorados.Conclusión: el diagnóstico de fallas que utiliza el clasificador de aprendizaje automático TwinSVM funciona mejor en términos de falsas alarmas y tasas de falsos positivos y es adecuado para proporcionar tolerancia a fallas en sistemas informáticos móviles.Originalidad: a través de esta investigación, se ha desarrollado una versión única de detección de fallas en computación móvil utilizando un enfoque basado en clasificadores.Limitaciones: la falta de otras técnicas de detección de fallas cae dentro de la clasificación de fallas