Tendências em computação de alto desempenho, do gerenciamento de recursos a novas arquiteturas de computadores

• Processo: 19/26702-8
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Temático
• Data de Início da vigência: 01 de setembro de 2021
• Data de Término da vigência: 31 de agosto de 2026
• Área do conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação
• Pesquisador responsável: Alfredo Goldman vel Lejbman
• Beneficiário: Alfredo Goldman vel Lejbman
• Instituição Sede: Instituto de Matemática e Estatística (IME). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
• Pesquisadores principais: Guido Costa Souza de Araújo ; Hermes Senger ; Luiz Fernando Bittencourt
• Pesquisadores associados: Aleardo Manacero Junior ; Alexandro José Baldassin ; Álvaro Luiz Fazenda ; Daniel de Angelis Cordeiro ; Denise Stringhini ; Emilio de Camargo Francesquini ; Fernando Henrique Laureano Buzato ; Hélio Crestana Guardia ; Hermes Senger ; Hervé Yviquel ; Kelly Rosa Braghetto ; Paulo Sérgio Lopes de Souza ; Raphael Yokoingawa de Camargo ; Rodolfo Jardim de Azevedo ; Sandro Rigo ; Sarita Mazzini Bruschi
• Auxílio(s) vinculado(s): 22/16618-2 - EMU concedido no projeto: 2019/26702-8: máquina paralela heterogênea, AP.EMU; 23/00702-7 - Alocação de recursos para aplicações com Digital Twins, AP.R SPRINT
• Bolsa(s) vinculada(s): 25/07702-8 - Avaliação de Técnicas de Computação Paralela para Simulações Geofísicas em Ambientes de Alto Desempenho, BP.TT; 25/03240-0 - Gestão acadêmica do Projeto Temático "Tendências em computação de alto desempenho, do gerenciamento de recursos a novas arquiteturas de computadores", BP.TT; 24/04232-8 - Implementação e Otimização de Task Offloading em Clusters Heterogêneos utilizando o OpenMP Cluster, BP.MS; + mais bolsas vinculadas 24/09487-4 - Análise de simuladores e adaptação visando a redução das emissões de CO2 em data centers, BP.IC; 23/09048-8 - Supercomputação Sustentável: Eficiência Energética e Gerenciamento de Recursos através da Modelagem Estatística e Aprendizado de Máquina, BP.DD; 24/08364-6 - Projeto de Aceleradores FPGA baseados em Arquiteturas CGRA, BP.PD; 22/06906-0 - Sobre os limites das técnicas de Machine Learning no aprendizado de políticas de escalonamento, BP.IC; 22/01230-9 - Desenvolvimento e Gerenciamento de Infraestrutura Computacional para Projeto de Aceleradores em FPGA, BP.TT - menos bolsas vinculadas
• Assunto(s): Computação de alto desempenho Arquitetura e organização de computadores Gestão de recursos
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Arquiteturas de Computadores | Gerenciamento de recursos | High performance computing | Computação de Alto Desempenho - HPC

Resumo

Nesse projeto vamos juntar esforços e competências de diversos pesquisadores da Ciência da Computação na área de processamento de alto desempenho (HPC). Nosso principal objetivo é promover pesquisa de alto impacto em duas áreas de HPC: gerenciamento de recursos e novas arquiteturas de computadores. Cada uma dessas áreas está dividida em diversos tópicos. Cada tópico será coordenado por um pesquisador experiente e será conduzido com a ajuda de colaboradores e de estudantes. Com esse projeto, queremos fazer não apenas pesquisa, mas também aumentar a sinergia dos pesquisadores da área no Estado de São Paulo. (AU)

Publicações científicas

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(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)

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