Registro completo de metadatos
Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.provenanceComisión de Investigaciones Científicas-
dc.contributorNaiouf, Marcelo-
dc.contributorDe Giusti, Armando Eduardo-
dc.contributorDe Giusti, Laura-
dc.contributorChichizola, Franco-
dc.contributorSánz, Victoria-
dc.contributorPousa, Adrián-
dc.contributorRucci, Enzo-
dc.contributorGallo, Silvana-
dc.contributorMontes de Oca, Erica-
dc.contributorFrati, Emmanuel-
dc.contributorSánchez, Mariano-
dc.contributorBasgall, María José-
dc.contributorGaudiani, Adriana-
dc.creatorNaiouf, Marcelo-
dc.creatorDe Giusti, Armando Eduardo-
dc.creatorDe Giusti, Laura-
dc.creatorChichizola, Franco-
dc.creatorSánz, Victoria-
dc.creatorPousa, Adrián-
dc.creatorRucci, Enzo-
dc.creatorGallo, Silvana-
dc.creatorMontes de Oca, Erica-
dc.creatorFrati, Emmanuel-
dc.creatorSánchez, Mariano-
dc.creatorBasgall, María José-
dc.creatorGaudiani, Adriana-
dc.date2017-04-
dc.date.accessioned2019-04-29T16:06:31Z-
dc.date.available2019-04-29T16:06:31Z-
dc.date.issued2017-04-
dc.identifierhttp://digital.cic.gba.gob.ar/handle/11746/6245-
dc.identifier.urihttp://rodna.bn.gov.ar:8080/jspui/handle/bnmm/309376-
dc.descriptionEl eje central de la línea presentada son los temas de procesamiento paralelo y distribuido para HPC (fundamentos y aplicaciones). Interesa la construcción, evaluación y optimización de soluciones con algoritmos concurrentes, paralelos y distribuidos sobre diferentes plataformas de software y arquitecturas con múltiples procesadores (multicore, clusters de multicore, cloud y aceleradores como GPU, FPGA y Xeon Phi), los lenguajes y paradigmas de programación paralela (puros e híbridos), los modelos de representación de aplicaciones paralelas, los algoritmos de mapping y scheduling, el balance de carga, las métricas de evaluación de complejidad y rendimiento (speedup, eficiencia, escalabilidad, consumo energético), y la construcción de ambientes para la enseñanza de la programación concurrente y paralela. Se propone aplicar los conceptos en problemas numéricos y no numéricos de cómputo intensivo y/o sobre grandes volúmenes de datos (búsquedas, simulaciones, n-body, imágenes, big data, reconocimiento de patrones, bioinformática, etc), con el fin de obtener soluciones de alto rendimiento. En la dirección de tesis de postgrado existe colaboración con el grupo HPC4EAS (High Performance Computing for Efficient Applications and Simulation) del Dpto. de Arquitectura de Computadores y Sistemas Operativos de la Universidad Autónoma de Barcelona, y con el Departamento de Arquitectura de Computadores y Automática de la Universidad Complutense de Madrid, entre otros.-
dc.formatapplication/pdf-
dc.formatp. 945-950-
dc.languagespa-
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess-
dc.rightsAttribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (BY-NC-SA 4.0)-
dc.sourcereponame:CIC Digital (CICBA)-
dc.sourceinstname:Comisión de Investigaciones Científicas de la Provincia de Buenos Aires-
dc.sourceinstacron:CICBA-
dc.source.urihttp://digital.cic.gba.gob.ar/handle/11746/6245-
dc.subjectCiencias de la Computación-
dc.titleCómputo de altas prestaciones: fundamentos de cómputo paralelo y distribuido: construcción y evaluación de aplicaciones-
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/conferenceObject-
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion-
dc.typeinfo:ar-repo/semantics/documentoDeConferencia-
Aparece en las colecciones: Comisión de Investigaciones Científicas de la Prov. de Buenos Aires

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