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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):25/15367-4 - Gestão acadêmica do Projeto Temático "Tendências em computação de alto desempenho, do gerenciamento de recursos a novas arquiteturas de computadores", BP.TT
25/10478-2 - Aperfeiçoamento de Aplicações Paralelas em Ambientes Heterogêneos, BP.TT
25/07702-8 - Avaliação de Técnicas de Computação Paralela para Simulações Geofísicas em Ambientes de Alto Desempenho, BP.TT
 + mais bolsas vinculadas 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
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)

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Publicações científicas (27)
(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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