Análise e Otimização de Operações de E/S em Aplicações Científicas de Aprendizado de Máquina Orientada pelo Drishti - Silva, Arthur A. da; Araújo, Thiago; Künas, Cristiano A.; Navaux, Philippe O. A. (Anais da Escola Regional de Alto Desempenho da Região Sul (ERAD-RS); 2026: Anais da XXVI Escola Regional de Alto Desempenho da Região Sul, 2026)
O avanço do Aprendizado de Máquina Científico (SciML) evidenciou as operações de Entrada e Saída (E/S) como gargalos na Computação de Alto Desempenho (HPC). Usando a ferramenta Drishti para guiar otimizações de dados no benchmark PDEBench, avaliamos três redes (FNO, U-Net, PINN) e revelamos que a eficácia das técnicas depende estritamente da arquitetura. Em modelos limitados por E/S (FNO), o Alinhamento reduziu o tempo em ∼4% em discos NVMe locais. Em contraste, modelos densos (U-Net) mascaram a latência, e técnicas distribuídas como MPI-IO geram overhead. Demonstra-se que essas otimizações impõem um trade-off marginal à acurácia devido à estocasticidade da formação de lotes.