Análisis del uso de un cluster de Raspberry Pi para cómputo de alto rendimiento

En la actualidad, la mejora de la eficiencia energética se ha vuelto uno de los principales desafíos para el cómputo de alto rendimiento (HPC). La Raspberry Pi (RPi) es una Single Board Computer de bajo costo, la cual cuenta con múltiples núcleos, capacidad para conectarse en red y soporte a sistemas operativos y herramientas de programación paralela tradicionales. Aunque sus núcleos no son potentes, el bajo consumo de potencia las vuelven una opción atractiva desde el punto de vista energético. En este trabajo se analiza la viabilidad de usar un cluster de placas RPi para HPC. Mediante la ejecución de diferentes aplicaciones paralelas con alta demanda computacional, se identificaron fortalezas y debilidades del cluster RPi. Adicionalmente, se comparo su rendimiento y eficiencia energética con el de un cluster x86.XIX Workshop Procesamiento Distribuido y Paralelo (WPDP)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Análisis del uso de un cluster de Raspberry Pi para cómputo de alto rendimiento

En la actualidad, la mejora de la eficiencia energética se ha vuelto uno de los principales desafíos para el cómputo de alto rendimiento (HPC). La Raspberry Pi (RPi) es una Single Board Computer de bajo costo, la cual cuenta con múltiples núcleos, capacidad para conectarse en red y soporte a sistemas operativos y herramientas de programación paralela tradicionales. Aunque sus núcleos no son potentes, el bajo consumo de potencia las vuelven una opción atractiva desde el punto de vista energético. En este trabajo se analiza la viabilidad de usar un cluster de placas RPi para HPC. Mediante la ejecución de diferentes aplicaciones paralelas con alta demanda computacional, se identificaron fortalezas y debilidades del cluster RPi. Adicionalmente, se comparo su rendimiento y eficiencia energética con el de un cluster x86.XIX Workshop Procesamiento Distribuido y Paralelo (WPDP)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Análisis del uso de un cluster de Raspberry Pi para cómputo de alto rendimiento

En la actualidad, la mejora de la eficiencia energética se ha vuelto uno de los principales desafíos para el cómputo de alto rendimiento (HPC). La Raspberry Pi (RPi) es una Single Board Computer de bajo costo, la cual cuenta con múltiples núcleos, capacidad para conectarse en red y soporte a sistemas operativos y herramientas de programación paralela tradicionales. Aunque sus núcleos no son potentes, el bajo consumo de potencia las vuelven una opción atractiva desde el punto de vista energético. En este trabajo se analiza la viabilidad de usar un cluster de placas RPi para HPC. Mediante la ejecución de diferentes aplicaciones paralelas con alta demanda computacional, se identificaron fortalezas y debilidades del cluster RPi. Adicionalmente, se comparo su rendimiento y eficiencia energética con el de un cluster x86.XIX Workshop Procesamiento Distribuido y Paralelo (WPDP)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Enfrentando desafíos de la curricula en Informática: Concurrencia, Paralelismo, Cloud Computing, Multicores y GPUs

Se presenta y analiza el esquema curricular utilizado para la enseñanza de los temas relacionados con concurrencia y paralelismo en las carreras de Licenciatura de la Facultad de Informática de la UNLP, considerando el cambio tecnológico de las arquitecturas actuales. El enfoque utilizado, siguiendo los lineamientos internacionales y los desarrollados por la Red de Universidades con Carreras de Informática en Argentina, es la incorporación temprana de los temas básicos de concurrencia y paralelismo en el inicio de las carreras, profundizando y aplicando los temas en espacios curriculares relacionados, obligatorios y optativos, de años superiores. Finalmente, se exponen algunos resultados concretos de los cambios curriculares implementados en los últimos tres años.Eje: Educación en TecnologíaRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Enfrentando desafíos de la curricula en Informática: Concurrencia, Paralelismo, Cloud Computing, Multicores y GPUs

Se presenta y analiza el esquema curricular utilizado para la enseñanza de los temas relacionados con concurrencia y paralelismo en las carreras de Licenciatura de la Facultad de Informática de la UNLP, considerando el cambio tecnológico de las arquitecturas actuales. El enfoque utilizado, siguiendo los lineamientos internacionales y los desarrollados por la Red de Universidades con Carreras de Informática en Argentina, es la incorporación temprana de los temas básicos de concurrencia y paralelismo en el inicio de las carreras, profundizando y aplicando los temas en espacios curriculares relacionados, obligatorios y optativos, de años superiores. Finalmente, se exponen algunos resultados concretos de los cambios curriculares implementados en los últimos tres años.Eje: Educación en TecnologíaRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Enfrentando desafíos de la curricula en Informática: Concurrencia, Paralelismo, Cloud Computing, Multicores y GPUs

Se presenta y analiza el esquema curricular utilizado para la enseñanza de los temas relacionados con concurrencia y paralelismo en las carreras de Licenciatura de la Facultad de Informática de la UNLP, considerando el cambio tecnológico de las arquitecturas actuales. El enfoque utilizado, siguiendo los lineamientos internacionales y los desarrollados por la Red de Universidades con Carreras de Informática en Argentina, es la incorporación temprana de los temas básicos de concurrencia y paralelismo en el inicio de las carreras, profundizando y aplicando los temas en espacios curriculares relacionados, obligatorios y optativos, de años superiores. Finalmente, se exponen algunos resultados concretos de los cambios curriculares implementados en los últimos tres años.Eje: Educación en TecnologíaRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Tendencias en Arquitecturas y Algoritmos Paralelos para HPC

El eje de esta línea de I/D lo constituye el estudio de tendencias actuales en las áreas de arquitecturas y algoritmos paralelos. Incluye como temas centrales:\n Arquitecturas Many-core (GPU, procesadores MIC), Arquitecturas híbridas (diferentes combinaciones de multicores y GPUs) y Arquitecturas heterogéneas.\n Lenguajes y Estructuras de Datos para nuevas arquitecturas de cómputo paralelo.\n Desarrollo y evaluación de algoritmos paralelos sobre nuevas arquitecturas y su evaluación de rendimiento.\n Estudio de las arquitecturas tipo Cloud y el desarrollo de software de base y aplicaciones eficientes en Cloud Computing, en particular en el área de cómputo paralelo de altas prestaciones (HPC).\n Aspectos del consumo energético, en particular en relación con clases de instrucciones y algoritmos paralelos.\n Empleo de contadores de hardware, en particular en toma de decisiones en tiempo de ejecución.\nLas temáticas mencionadas se observan como aristas promisorias en el futuro del cómputo paralelo de altas prestaciones.Eje: Procesamiento Distribuido y Paralel

Tendencias en Arquitecturas y Algoritmos Paralelos para HPC

El eje de esta línea de I/D lo constituye el estudio de tendencias actuales en las áreas de arquitecturas y algoritmos paralelos. Incluye como temas centrales:\n Arquitecturas Many-core (GPU, procesadores MIC), Arquitecturas híbridas (diferentes combinaciones de multicores y GPUs) y Arquitecturas heterogéneas.\n Lenguajes y Estructuras de Datos para nuevas arquitecturas de cómputo paralelo.\n Desarrollo y evaluación de algoritmos paralelos sobre nuevas arquitecturas y su evaluación de rendimiento.\n Estudio de las arquitecturas tipo Cloud y el desarrollo de software de base y aplicaciones eficientes en Cloud Computing, en particular en el área de cómputo paralelo de altas prestaciones (HPC).\n Aspectos del consumo energético, en particular en relación con clases de instrucciones y algoritmos paralelos.\n Empleo de contadores de hardware, en particular en toma de decisiones en tiempo de ejecución.\nLas temáticas mencionadas se observan como aristas promisorias en el futuro del cómputo paralelo de altas prestaciones.Eje: Procesamiento Distribuido y Paralel

Arquitectura y Algoritmos Paralelos en HPC: Tendencias Actuales

El eje de esta línea de I/D lo constituye el estudio de tendencias actuales en las áreas de arquitecturas y algoritmos paralelos. Incluye como temas centrales: - Arquitecturas Many-core (GPU, procesadores MIC), Arquitecturas híbridas (diferentes combinaciones de multicores y GPUs) y Arquitecturas heterogéneas. - HPC en Cloud Computing, especialmente para aplicaciones de Big Data. - Lenguajes y Estructuras de Datos para nuevas arquitecturas de cómputo paralelo. - Desarrollo y evaluación de algoritmos paralelos sobre nuevas arquitecturas y su evaluación de rendimiento energético y computacional. - Empleo de contadores de hardware, en particular en toma de decisiones en tiempo de ejecución

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