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Aplicações científicas com suporte à escalabilidade e eficiência

Processo: 18/00452-2
Linha de fomento:Auxílio à Pesquisa - Regular
Vigência: 01 de abril de 2018 - 31 de março de 2020
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação
Pesquisador responsável:Hermes Senger
Beneficiário:Hermes Senger
Instituição-sede: Centro de Ciências Exatas e de Tecnologia (CCET). Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR). São Carlos , SP, Brasil
Pesq. associados: Lucas Venezian Povoa
Bolsa(s) vinculada(s):19/07508-6 - Aplicações científicas com suporte à escalabilidade e eficiência, BP.TT
19/04937-3 - Experimentação com processamento de consultas com seleção de documentos mais relevantes em GPU, BP.TT
Assunto(s):Computação em nuvem 

Resumo

A computação científica e a computação de alto desempenho são ferramentas importantes que têm possibilitado inúmeros avanços em diversas áreas do conhecimento humano nas últimas duas décadas. Nesse período, vários setores da sociedade, incluindo órgãos de governo, instituições de pesquisa e empresas intensificaram a produção e a análise de dados sobre um número cada vez maior de atividades. Em várias áreas do conhecimento humano, o volume e a diversidade de dados têm aumentado ano após ano, crescendo muito mais rápido do que o aumento da capacidade dos computadores no mesmo período. Essa disparidade entre a o aumento da demanda por processamento de informações e o aumento da capacidade computacional disponível tem pressionando os limites da computação científica e da computação de alto desempenho em vários aspectos.A presente proposta tem como objetivo principal atender a essa demanda atuando em quatro principais temas de pesquisa nos quais o proponente vem trabalhando: (i) recuperação de informações e processamento de consultas em larga escala utilizando computação paralela massiva; (ii) detecção de novidades e de comportamento malicioso para ciber-segurança em streams de dados com alto desempenho; (iii) ferramentas para processamento de genomas incluindo montadores híbridos e para alinhamento de sequências com alta escalabilidade e eficiência em plataformas de computação em nuvem; (iv) análise e melhora da escalabilidade de aplicações bag-of-tasks em plataformas de computação heterogêneas. (AU)

Publicações científicas
(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)
GAIOSO, ROUSSIAN; GIL-COSTA, VERONICA; GUARDIA, HELIO; SENGER, HERMES. Performance evaluation of single vs. batch of queries on GPUs. CONCURRENCY AND COMPUTATION-PRACTICE & EXPERIENCE, AUG 2019. Citações Web of Science: 0.

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