| Processo: | 20/08475-1 |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Doutorado |
| Data de Início da vigência: | 01 de agosto de 2020 |
| Data de Término da vigência: | 29 de fevereiro de 2024 |
| Área de conhecimento: | Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação |
| Pesquisador responsável: | Guido Costa Souza de Araújo |
| Beneficiário: | Gustavo Leite |
| Instituição Sede: | Instituto de Computação (IC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil |
| Vinculado ao auxílio: | 13/08293-7 - CECC - Centro de Engenharia e Ciências Computacionais, AP.CEPID |
| Assunto(s): | Computação de alto desempenho Computação em cluster Unidade de processamento gráfico Paralelismo Linguagem de programação |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | gpu cluster | High-Performance Computing | hpccs | OpenMP | task-parallelism | Computação de Alto Desempenho |
Resumo O paradigma de programação baseado em tarefas é mais robusto que sua alternativa baseada em dados pois permite que o programador se expresse com maior liberdade. No entanto, a utilização do paradigma de tarefas incorre novos desafios, por exemplo, generenciamento de dependências entre tarefas, sincronização e escalonamento. Por este motivo, neste trabalho nós visamos identificar, caracterizar e otimizar os gargalos presentes na implementação do OpenMP presente na infraestrutura de compiladores LLVM. Além disso, nós iremos usar a aplicação científica HPCCS da área de dinâmica molecular para guiar nosso estudo. Finalmente, nós pretendemos testar o HPCCS usando a nossa solução em um cluster de GPUs de maneira que a execução possa ser feita da maneira mais eficiente possível ao mesmo tempo que a aplicação original necessite do mínimo de modificações. (AU) | |
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