Consumo energético de sistemas de computación de altas prestaciones

En la última década, el consumo energético ha dirigido el diseño de todos los sistemas de cómputo, desde dispositivos móviles a los cuales cada vez se le piden más prestaciones que deben ser soportadas por una pequeña batería, hasta los sistemas de Cómputo de Altas Prestaciones (HPC, de High Performance Computing), objeto de nuestro interés, los cuales consumen enormes cantidades de energía. Esta alta demanda energ ética tiene serias consecuencias financieras, medioambientales, y en muchos casos también sociales. El aumento de la efi ciencia energética de los sistemas de HPC no solo proviene de las nuevas arquitecturas hardware, también está involucrado el software, quien debe gestionar y con figurar el sistema para mantener un determinado equilibrio entre tiempo de ejecución, e ciencia energética y productividad. Esta situación nos ha motivado a realizar una colaboración entre tres universidades para estudiar diferentes temas relacionados a la computación ecológica. Nuestro trabajo se centra en el desarrollo de software para sistemas de HPC que permita gestionar su consumo energético al ejecutar aplicaciones paralelas.Eje: Procesamiento Distribuído y ParaleloRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Computación de altas prestaciones: problemáticas y aplicaciones

Nuestra investigación está centrada en dos lí- neas. Por un lado, el estudio del consumo energé- tico de los sistemas de Cómputo de Altas Prestaciones (HPC, de High Performance Computing) cuya alta demanda energética tiene serias consecuencias nancieras, medioambientales, y en muchos casos también sociales. El aumento de la e ciencia energética de los sistemas de HPC no solo proviene de las nuevas arquitecturas hardware, también está involucrado el software, quien debe gestionar y con gurar el sistema para mantener un determinado equilibrio entre tiempo de ejecución, e ciencia energética y productividad. Es en este aspecto, el software, en el que estamos trabajando. Por otro lado, nos interesa el estudio de aplicaciones que utilizan sistemas de cómputo de altas prestaciones orientadas a su uso en centros de salud. En particular, nos enfocamos en sistemas de monitoreo inteligente para Unidades de Vigilancia Intermedia y Unidades de Terapia Intensiva. Estas líneas de investigación se desarrollan en colaboración entre tres Universidades (dos nacionales y una extranjera) y un Hospital.Eje: Procesamiento Distribuido y ParaleloRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Computación de altas prestaciones: problemáticas y aplicaciones

Nuestra investigación está centrada en dos lí- neas. Por un lado, el estudio del consumo energé- tico de los sistemas de Cómputo de Altas Prestaciones (HPC, de High Performance Computing) cuya alta demanda energética tiene serias consecuencias nancieras, medioambientales, y en muchos casos también sociales. El aumento de la e ciencia energética de los sistemas de HPC no solo proviene de las nuevas arquitecturas hardware, también está involucrado el software, quien debe gestionar y con gurar el sistema para mantener un determinado equilibrio entre tiempo de ejecución, e ciencia energética y productividad. Es en este aspecto, el software, en el que estamos trabajando. Por otro lado, nos interesa el estudio de aplicaciones que utilizan sistemas de cómputo de altas prestaciones orientadas a su uso en centros de salud. En particular, nos enfocamos en sistemas de monitoreo inteligente para Unidades de Vigilancia Intermedia y Unidades de Terapia Intensiva. Estas líneas de investigación se desarrollan en colaboración entre tres Universidades (dos nacionales y una extranjera) y un Hospital.Eje: Procesamiento Distribuido y ParaleloRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Simulación de altas prestaciones (GPU) para la reproducción del mosquito Aedes aegypti en el cementerio de Santo Tomé, Corrientes

El Dengue, Zika y Chikungunya, son las enfermedades reemergentes de mayor preocupación a nivel mundial. La carencia de tratamientos médicos obliga a los agentes de salud a abordar la contención de los focos infecciosos desde la identificación y eliminación de los criaderos del vector transmisor. Una herramienta tecnológica que ayude en la toma de decisiones representa la solución a los costos asociados al tiempo de recolección de muestras y el análisis de datos, además de la consiguiente reducción de los gastos económicos. En este trabajo se presenta un modelo basado en agentes en GPU para la evaluación de la reproducción del vector Aedes aegypti, orientado a la toma de decisiones. El modelo ha sido validado con datos de Santo Tomé, Corrientes, dando excelentes resultados. En el trabajo se muestran las ventajas de utilizar una arquitectura paralela (GPU) para reducir el tiempo de cómputo de las simulaciones y, se presentan los resultados de una predicción realizada y validada con datos del sistema real.XX Workshop Procesamiento Distribuido y Paralelo.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Computación de altas prestaciones: problemáticas y aplicaciones

Nuestra investigación está centrada en dos lí- neas. Por un lado, el estudio del consumo energé- tico de los sistemas de Cómputo de Altas Prestaciones (HPC, de High Performance Computing) cuya alta demanda energética tiene serias consecuencias nancieras, medioambientales, y en muchos casos también sociales. El aumento de la e ciencia energética de los sistemas de HPC no solo proviene de las nuevas arquitecturas hardware, también está involucrado el software, quien debe gestionar y con gurar el sistema para mantener un determinado equilibrio entre tiempo de ejecución, e ciencia energética y productividad. Es en este aspecto, el software, en el que estamos trabajando. Por otro lado, nos interesa el estudio de aplicaciones que utilizan sistemas de cómputo de altas prestaciones orientadas a su uso en centros de salud. En particular, nos enfocamos en sistemas de monitoreo inteligente para Unidades de Vigilancia Intermedia y Unidades de Terapia Intensiva. Estas líneas de investigación se desarrollan en colaboración entre tres Universidades (dos nacionales y una extranjera) y un Hospital.Eje: Procesamiento Distribuido y ParaleloRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Procesamiento de datos masivos en tiempo real y consumo energético de sistemas paralelos

Los avances tecnológicos de los sistemas de cómputo paralelo y distribuido permiten el desarrollo de aplicaciones antes impensadas. Una de nuestras líneas de investigación se enfoca en aplicar estas tecnologías a Unidades de Cuidados Intensivos y Unidades de Vigilancia Intermedia. Buscamos mejorar sustancialmente el rendimiento de ellas con el procesamiento en tiempo real de datos masivos generados por el equipamiento médico y otras fuentes. Adicionalmente, trabajamos en la reducción del consumo energético de los sistemas de computación de altas prestaciones, con especial atención en los mecanismos de tolerancia a fallos. Todas nuestras investigaciones se centran en desarrollar metodologías, modelos y soluciones informáticas para colaborar en la resolución de problemas que tengan una alta demanda computacional e impacto social. Los trabajos se desarrollan en colaboración con otras universidades, y un hospital público de Argentina. La formación de recursos humanos en estas líneas está orientada al nivel de grado, maestría y doctoral.Eje: Procesamiento distribuido y paralelo.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Métricas de rendimiento, aplicaciones de datos masivos e inteligencia artificial en cómputo paralelo y distribuido

Los grandes avances tecnológicos de los sistemas de cómputo paralelo y distribuido hacen viable nuevas soluciones a problemas. Por un lado, nos enfocamos en métricas de rendimiento. En particular, nos abocamos a métricas energéticas que cobraron enorme relevancia debido al gran número de unidades de procesamiento que componen los sistemas de cómputo. Por otro lado, buscamos aplicar técnicas de cómputo paralelo y distribuido para brindar soluciones en el sector salud. En especial, nos orientamos a sistemas de alertas tempranas de gravedad, basadas en inteligencia artificial. Una aplicación está destinada a Unidades de Cuidados Intensivos, que debe tratar con datos masivos, y otra aplicación tiene como fin la clasificación del nivel de gravedad de pacientes con COVID-19, que presenta una arquitectura distribuida, tolerante a fallos y de simple administración. Los trabajos se desarrollan en colaboración con otras universidades, y un hospital público de Argentina. La formación de recursos humanos en estas líneas está orientada al nivel de tecnicatura, grado, maestría y doctoral.Red de Universidades con Carreras en InformáticaInstituto de Investigación en Informátic

Cómputo paralelo y distribuido: métricas de rendimiento, aplicaciones de datos masivos e inteligencia artificial

Los grandes avances tecnológicos de los sistemas de cómputo paralelo y distribuido hacen viable nuevas soluciones a problemas. Por un lado, nos enfocamos en la métrica del consumo energético, un tema de enorme relevancia actual dado el gran número de unidades de procesamiento que componen los sistemas. Por otro lado, buscamos aplicar las técnicas de cómputo paralelo y distribuido para solucionar problemas del sector salud. En particular, nos orientamos a soluciones de alertas tempranas de gravedad para Unidades de Cuidados Intensivos, afectadas por un gran volumen de datos y la necesidad de aplicar técnicas de inteligencia artificial. También nos enfocamos en una aplicación para atender y clasificar pacientes con COVID-19 según el riesgo de salud. Los trabajos se desarrollan en colaboración con otras universidades, dos hospitales públicos de Argentina y un centro de investigación. La formación de recursos humanos en estas líneas está orientada al nivel de tecnicatura, grado, maestría y doctoral.Eje: Procesamiento distribuido y paralelo.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Aplicaciones de cómputo intensivo con impacto social

Los avances tecnológicos de los sistemas de cómputo paralelo y distribuido permiten el desarrollo de aplicaciones antes impensadas. Nuestra investigación se centra en desarrollar metodologías, modelos y soluciones informáticas para colaborar en la resolución de problemas que tengan una alta demanda computacional e impacto social. Hemos definido tres ejes de investigación: aplicaciones para la salud, aplicaciones de informática forense, y consumo energético de los sistemas de cómputo paralelo. Estas líneas de investigación se desarrollan en colaboración con una universidad nacionales y otra del extranjero, un hospital público, y un gabinete provincial de informática forense.Eje: Procesamiento Distribuido y Paralelo.Red de Universidades con Carreras en Informátic