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Otimizações de desempenho para arquiteturas multicore

Processo: 18/15519-5
Linha de fomento:Auxílio à Pesquisa - Apoio a Jovens Pesquisadores - Fase 2
Vigência: 01 de maio de 2019 - 30 de abril de 2024
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação
Pesquisador responsável:Alexandro José Baldassin
Beneficiário:Alexandro José Baldassin
Instituição-sede: Instituto de Geociências e Ciências Exatas (IGCE). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Rio Claro. Rio Claro , SP, Brasil
Pesq. associados:Aleardo Manacero Junior ; Guido Costa Souza de Araújo
Vinculado ao auxílio:11/19373-6 - Entendendo e explorando a correlação energia/desempenho em algoritmos concorrentes, AP.JP
Assunto(s):Programação paralela  Arquitetura e organização de computadores 

Resumo

Máquinas com vários núcleos de execução (multicore) são encontradas em todos os lugares atualmente. A tendência é que a indústria de semicondutores continue a adicionar mais núcleos em seus novos microprocessadores. Infelizmente, o suporte para a programação dessas máquinas altamente paralelas não consegue acompanhar o ritmo e hoje temos sistemas computacionais subutilizados. O grande desafio encontrado pela indústria contemporânea é como projetar hardware e software que facilite a vida de programadores de código paralelo. O que torna esse tipo de programação tão desafiadora é o fato que programadores devem lidar simultaneamente com dois objetivos dispendiosos: o código deve ser correto e eficiente, tanto em termos de desempenho como energia, conforme o número de núcleos por processador aumenta. Escrever código paralelo não é difícil por si só, mas escrever código paralelo com alto desempenho e escalabilidade está longe de ser trivial.De modo abrangente, este projeto de pesquisa pretende investigar otimizações de desempenho para arquiteturas multicore de forma que programadores possam escrever código paralelo mais facilmente e ainda se beneficiar de sistemas multicore. Em particular, este projeto objetiva investigar oportunidades para otimizações tanto no nível do programador, ao prover ferramentas para diagnóstico e perfilamento de código junto construções de linguagem mais poderosas, como no nível do código, ao criar técnicas de otimização para tempo de compilação e execução. Uma contribuição clara desta proposta é permitir que programadores típicos consigam explorar o máximo de desempenho dos sistemas multicore, além de fornecer técnicas automáticas para melhorar o desempenho de código paralelo. (AU)

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