Anais da Escola Regional de Alto Desempenho da Região Sul (ERAD-RS)
type: channel
description: A Escola Regional de Alto Desempenho da Região Sul - ERAD/RS é um evento promovido pela Sociedade Brasileira de Computação - SBC e pela Comissão Regional de Alto Desempenho do Rio Grande do Sul - CRAD/RS, com periodicidade anual. A escola possui como um de seus principais objetivos fomentar o desenvolvimento de novos pesquisadores e pesquisadoras na área de processamento de alto desempenho. Para a maioria das pessoas que participam ou participaram da ERAD, o primeiro envolvimento com a comunidade regional dessa área aconteceu e acontece através do Fórum de Iniciação Científica, peça integral desde a primeira edição da escola em 2001.
publisher: Sociedade Brasileira de Computação - SBC
language: pt-BR
publication name: Anais da Escola Regional de Alto Desempenho da Região Sul (ERAD-RS)
issn: 2595-4164
items: Acelerando ray tracing com OpenMP para WebAssembly
items: Agricultura de Precisão para Pequenos e Médios Agricultores
items: Algoritmo Linear para Detecção de Unidades de Repetição em Tandem Arrays
items: AMEC: Modelo para Análise de Aplicações com Microsserviços Baseado no Monitoramento do Consumo Energético
items: Analisando o Impacto do DVFS no Desempenho e Energia de Aplicações Paralelas em GPUs
items: Análise comparativa do desempenho de uma arquitetura de CPU Híbrida
items: Análise comparativa sobre atividades de Red Team de LLMs com LLMs
items: Aperture - Computer Architecture Made Visual
items: Avaliação da computação na borda/névoa utilizando serverless em sistemas IoT
items: Avaliação de alternativas para parametrização de simuladores: Um estudo de caso aplicado ao SiNUCA3
items: Avaliação do ganho de desempenho usando paralelismo em dados IoT de Cidades Inteligentes
items: Avaliação Preliminar do Desempenho e Custo Financeiro de Aplicações de HPC em clusters de Instâncias Burstable da AWS
items: Comparação de compiladores C/C++ para processadores x86
items: Comparando o Desempenho da NPU Intel AI Boost com uma CPU de Proposito Geral
items: Do Supercomputador ao Smartphone: Desafios e Oportunidades da Computação Móvel de Alto Desempenho
items: EdgeAIMetric Benchmark de avaliação de desempenho e consumo energético de computadores de placa única para ambientes de IA na Borda
items: Exploração de Elasticidade em Contêineres Docker
items: Exploring Offloading Strategies in the Analysis of Vital Signs in Fog Computing
items: Estendendo o RustStreamBench com Renoir e novos benchmarks
items: Identificando a Percepção do Paralelismo: Um Estudo de Caso
items: Instrumentação das Técnicas Árvore de Decisão e KerasTuner para Autoajuste de Redes Neurais Recorrentes GRU na Perspectiva de Computação Sustentável
items: Interactive Interface for StarVZ Plot Visualization
items: Investigando o Impacto dos Algoritmos de Controle de Congestionamento na execução do Apache Spark
items: Investigando o Uso de Modelos de Linguagem de Grande Escala para o Escalonamento de Tarefas
items: Paralelização do NAS-PB usando Do Concurrent
items: Predição Inteligente na Indústria com Processamento de Borda
items: Proposal for comparison and measurement of parallel and distributed file systems for training ML models in the healthcare
items: Quantificando o impacto do rastreamento em aplicações paralelas OpenMP baseadas em tarefas
items: Simulador da arquitetura Neander em uma abordagem Web
items: Comparação das linguagens Rust, Go e OpenMP na Implementação de Algoritmos Concorrentes e Paralelos
items: Uma Comparação entre Escalonadores de Tarefas baseados em Aprendizado de Máquina
items: Utilizando o OpenFaaS em plataformas embarcadas e server
items: Proposta de Tolerância a Falhas Baseada em Log para Paralelismo de Stream
items: Proposta de uma suíte de benchmarks para avaliar o paralelismo de stream em GPUs
items: Proposta de Comparação da Eficiência e Escalabilidade de Bibliotecas Python para Manipulação e Análise de Dados
items: Proposta de geração de código paralelo tolerante a falhas com SPar para aplicações de stream
items: Compressão Adaptativa para Streaming de Dados de Saúde com IoT em Cidades Inteligentes
items: Explorando Oportunidades para Aceleração de Solvers OpenFOAM Utilizando GPU
items: Proposta de Paralelismo de Stream com suporte a Multi-GPU em Ambientes Distribuídos
items: A Proposal for a Distributed Performance Analysis Tool for a Task-based Parallelism Framework
items: Novos benchmarks para aplicações de streaming em Rust
items: Simulation-Driven Portfolio Scheduling for Scientific Workflows
items: Proposta de Paralelismo Semi-Automático de Pipelines Lineares em C++
items: Solução Computacional Sustentável para Manejo Otimizado de Animais em Sistemas de Pecuária de Precisão
items: Proposta de Machine Learning aplicado na otimização de Kernel para GPUs
items: Sistema de Gerenciamento de contêineres em um Ambiente Computacional Acadêmico
items: Scalability of the ARM Nvidia Grace Superchip for Deep Learning Applications
items: Proposta de provisionamento de recursos para plataformas de cloud continuum baseado no framework Globus Compute
items: Modelo de aprendizado de máquina para predição da sepse e avaliação da gravidade com foco em mortalidade
items: Proposta para um RTM Portátil: Explorando Kokkos e RAJA em Múltiplas GPUs
items: Multiparticionamento de Dados em GPU
items: Evaluating Federated Learning Scenarios: Impact of Basic Parameters and Realistic Communication in Testbeds
items: Multiparticionamento Flexível em Processadores Multicore
items: Ordenação distribuída de pares chave-valor utilizando MPI

Acelerando ray tracing com OpenMP para WebAssembly
type: item
description: É imperativo que o paralelismo não deixe de existir em jogos eletrônicos e ferramentas profissionais digitais que executam em navegadores de Internet. Para que um programa gráfico e interativo de ray tracing escrito em C execute na Web, o mesmo foi compilado para WebAssembly utilizando Emscripten, e utilizando código open source da Tencent, foi produzida uma versão paralelizada com OpenMP que também compila para a Web. Um experimento mostrou que, ainda que o OpenMP funcione na Web e seja observado alguma aceleração, esta esteve longe do limiar ideal. É necessário ajustes no programa e na metodologia para resultados mais significativos.
creator: Bento Borges Schirmer
creator: Maria Clara Bohn Silva
creator: Luis Henrique Siqueri Dias
creator: Thierry Weissheimer Monteiro
creator: Andrea Schwertner Charao
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-04-23
publication date: 2025-04-23
starting page: 1
ending page: 4
doi: 10.5753/eradrs.2025.6557

Agricultura de Precisão para Pequenos e Médios Agricultores
type: item
description: A agricultura de precisão tem revolucionado a produção agrícola ao permitir maior eficiência no uso de insumos e redução de impactos ambientais. No entanto, pequenos e médios produtores enfrentam desafios na adoção dessas tecnologias devido aos altos custos e à complexidade de implementação. Este estudo apresenta o protótipo de borda do AgrArroz para o monitoramento do cultivo de arroz. Um experimento foi realizado com foco na gestão do nitrogênio, avaliando a eficácia do sistema na redução do desperdício de fertilizantes e no aumento da eficiência produtiva.
creator: Vitor Melchioretto
creator: Pedro H. S. de Souza
creator: Mauricio A. Pillon
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-04-23
publication date: 2025-04-23
starting page: 5
ending page: 8
doi: 10.5753/eradrs.2025.6677

Algoritmo Linear para Detecção de Unidades de Repetição em Tandem Arrays
type: item
description: A detecção de repetições é relevante em diversas áreas, como em genética, compressão de dados e processamento de texto. Neste artigo é abordada uma solução para o problema de identificar a menor sequência repetida em uma string. Tandem arrays são um grupo especial de string formadas pelas repetições de strings menores não-vazias. O algoritmo analisado neste artigo tem enfoque na detecção da menor unidade de repetição de um tandem array em tempo linear, em relação ao tamanho da string de entrada. Também é feito uma validação da funcionalidade do algoritmo.
creator: Luiz H. B. Lago
creator: Bruna da Silva Righi
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-04-23
publication date: 2025-04-23
starting page: 9
ending page: 12
doi: 10.5753/eradrs.2025.6665

AMEC: Modelo para Análise de Aplicações com Microsserviços Baseado no Monitoramento do Consumo Energético
type: item
description: A computação em nuvem está presente no cotidiano por meio de câmeras, sensores, sistemas de gestão e aplicativos móveis. A arquitetura de microsserviços, amplamente utilizada na nuvem, destaca-se pela escalabilidade, flexibilidade e identificação de problemas. Contudo, o aumento do poder computacional gera elevado consumo energético, exigindo estudos para maior eficiência. Este trabalho apresenta o modelo AMEC, que analisa gargalos de desempenho com foco no consumo energético em microsserviços. O modelo monitora em tempo real CPU, memória, rede e disco, gerando um laudo energético detalhado. Resultados iniciais indicam sua eficácia comparada ao estado da arte.
creator: Lucas Oliveira da Silva
creator: Rodrigo da Rosa Righi
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-04-23
publication date: 2025-04-23
starting page: 13
ending page: 16
doi: 10.5753/eradrs.2025.6649

Analisando o Impacto do DVFS no Desempenho e Energia de Aplicações Paralelas em GPUs
type: item
description: A capacidade de processamento paralelo de unidades de processamento gráfico (GPUs) tornou essencial seu uso em aceleração de aplicações de inteligência artificial. Com forte presença de multiplicação de matrizes nessas aplicações, novas estratégias são necessárias para obter melhor eficiência energética. Dessa maneira, analisamos o impacto de métricas da cache em uma GPU e mostramos uma diferença de 19,87% em gasto de energia com pequenos ganhos no desempenho.
creator: Thiago dos S. Gonçalves
creator: Arthur F. Lorenzon
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-04-23
publication date: 2025-04-23
starting page: 17
ending page: 20
doi: 10.5753/eradrs.2025.6824

Análise comparativa do desempenho de uma arquitetura de CPU Híbrida
type: item
description: Este artigo tem como objetivo analisar o desempenho de uma arquitetura de CPU híbrida, analisando o impacto da tecnologia SMT e do aumento dinâmico da frequência do processador. Para isso, avaliamos métricas como tempo médio de execução e aceleração, comparando uma arquitetura homogênea convencional com uma arquitetura híbrida. Na arquitetura homogênea o tempo de execução é relativamente estável, enquanto na híbrida há variações mais significativas, assim como observamos que o SMT teve um impacto maior na híbrida.
creator: Yuri Theodoro da Silva
creator: Vinícius Garcia Pinto
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-04-23
publication date: 2025-04-23
starting page: 21
ending page: 24
doi: 10.5753/eradrs.2025.6813

Análise comparativa sobre atividades de Red Team de LLMs com LLMs
type: item
description: O uso de Large Language Models (LLMs) cada vez mais intensivo e com expressivos parâmetros e entendimento de contexto pode ser explorado para causar problemas de segurança. Este trabalho visa esclarecer uma comparação entre as ferramentas disponíveis para detecção de vulnerabilidades no escopo de Red Teaming em LLMs. Foi realizada uma revisão sistemática, bem como comparações de algoritmos de estado da arte na área com novas propostas o uso de LLMs de forma adversária a algoritmos da mesma forma. Foi realizada uma comparação inicial levando em comparação o desempenho e reprodutibilidade de dois algoritmos: AutoDAN e GCG.
creator: Ana Carolina Vedoy Alves
creator: Milton Pedro Pagliusi Neto
creator: Charles Christian Miers
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-04-23
publication date: 2025-04-23
starting page: 25
ending page: 28
doi: 10.5753/eradrs.2025.6827

Aperture - Computer Architecture Made Visual
type: item
description: Computer Architecture and Organization (CAO) is a recurring curricular component in technology courses. However, the content covered in this subject ends up being limited to abstract concepts about how components work, sometimes aided by the use of diagrams. Thus, we propose the implementation of a material focused on visualization and interactivity with the components studied, allowing the observation of the signals that pass through the circuits, such as in an adder, or the control signals of a processor. The material produced incrementally delivers basic digital logic circuits, such as adders, or memories, and gradually increases in complexity, reaching the implementation of a MIPS processor with a 5-stage pipeline based on the book by David A. Patterson and John LeRoy Hennessy. With this work, we intend to facilitate the process of studying AOC by providing material with a focus on visualization and interactivity that complements traditional forms of teaching.
creator: Christofer Rodrigues
creator: Rogério Aparecido Gonçalves
creator: João Fabrício Filho
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-04-23
publication date: 2025-04-23
starting page: 29
ending page: 32
doi: 10.5753/eradrs.2025.6819

Avaliação da computação na borda/névoa utilizando serverless em sistemas IoT
type: item
description: Este artigo tem como objetivo avaliar o modelo de computação serverless utilizando dispositivos na borda/névoa. O modelo serverless pode facilitar a disponibilização de serviços IoT pois permite executar código sem a necessidade de gerenciamento da infraestrutura. Um estudo de caso de processamento de imagens está sendo implementado, com a utilização de uma Raspberry PI 3 para execução do ambiente serverless OpenFaaS.
creator: Rafael Pascoali Czerniej
creator: Marcio Seiji Oyamada
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-04-23
publication date: 2025-04-23
starting page: 33
ending page: 36
doi: 10.5753/eradrs.2025.6835

Avaliação de alternativas para parametrização de simuladores: Um estudo de caso aplicado ao SiNUCA3
type: item
description: Simuladores de sistemas computacionais empregam soluções de parametrização para definir características do sistema a ser simulado. Para permitir e auxiliar no trabalho dos pesquisadores que utilizarão a ferramenta, tal solução deve ser desenvolvida de acordo com seus casos de uso esperados. Considerando isso e, comparando soluções existentes, desenvolvemos o mecanismo de parametrização para um novo simulador, baseado em C++ e YAML.
creator: Gabriel G. de Brito
creator: Marco A. Z. Alves
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-04-23
publication date: 2025-04-23
starting page: 37
ending page: 40
doi: 10.5753/eradrs.2025.6514

Avaliação do ganho de desempenho usando paralelismo em dados IoT de Cidades Inteligentes
type: item
description: Este artigo avalia o uso de diferentes técnicas de paralelismo para processamento de dados IoT em cidades inteligentes. Para tal, foram utilizadas as técnicas de paralelismo OpenMP, MPI, Multiprocessing e Dask para identificar falhas em sensores e avaliar o ganho de desempenho, alcançando speedup de até 5,16 com Dask. Os resultados reforçam as vantagens do uso de paralelismo no processamento de grandes volumes de dados.
creator: Matheus Tregnago
creator: Ricardo Bregalda
creator: Samuel Francisco Ferrigo
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-04-23
publication date: 2025-04-23
starting page: 41
ending page: 44
doi: 10.5753/eradrs.2025.6527

Avaliação Preliminar do Desempenho e Custo Financeiro de Aplicações de HPC em clusters de Instâncias Burstable da AWS
type: item
description: Instâncias Burstable da Amazon Web Services (AWS) oferecem desempenho variável com base no consumo de créditos de CPU, o que pode representar desafios na avaliação de custo-benefício para cargas de trabalho intensivas. Este trabalho analisa o desempenho e o custo financeiro de aplicações HPC em clusters com instâncias non-Burstable e Burstable. Os resultados mostram que a escolha do tipo de instância ideal depende do perfil da carga de trabalho, com non-Burstable sendo mais eficiente para cargas intensivas e Burstable Standard adequadas para cargas leves.
creator: Artur Soda
creator: Vanderlei Filho
creator: Márcio Castro
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-04-23
publication date: 2025-04-23
starting page: 45
ending page: 48
doi: 10.5753/eradrs.2025.6397

Comparação de compiladores C/C++ para processadores x86
type: item
description: A escolha de compilador pode afetar significativamente a performance de aplicações. Este artigo busca avaliar o impacto de diferentes compiladores C/C++ em aplicações científicas com base no conjunto de benchmarks Rodinia e investigar suas causas. São testados os compiladores AOCC, Clang, GCC e ICC. A comparação mostra que o compilador da Intel apresenta uma vantagem significativa, devida principalmente à sua capacidade de vetorizar o código automaticamente.
creator: Cristopher Carcereri
creator: Daniel Oliveira
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-04-23
publication date: 2025-04-23
starting page: 49
ending page: 52
doi: 10.5753/eradrs.2025.6700

Comparando o Desempenho da NPU Intel AI Boost com uma CPU de Proposito Geral
type: item
description: A crescente demanda por aplicações de Inteligência Artificial tem impulsionado o desenvolvimento de hardware especializado, como as Unidades de Processamento Neural, projetadas para otimizar tarefas de treinamento e inferência. Com sua crescente adoção em processadores modernos e dispositivos embarcados, torna-se essencial avaliar seu impacto no desempenho das aplicações. Assim, neste trabalho, analisamos o desempenho da NPU Intel AI Boost em comparação a um processador de propósito geral , considerando métricas como latência, tempo de inferência e throughput.
creator: Kenichi Brumati
creator: Igor Freitas
creator: Arthur F. Lorenzon
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-04-23
publication date: 2025-04-23
starting page: 53
ending page: 56
doi: 10.5753/eradrs.2025.6810

Do Supercomputador ao Smartphone: Desafios e Oportunidades da Computação Móvel de Alto Desempenho
type: item
description: Este artigo explora a evolução da Computação de Alto Desempenho (HPC) e da Computação Móvel de Alto Desempenho (MHPC), analisando seu desenvolvimento e estágio atual. Com base nisso, são discutidos os principais desafios que ainda limitam seu avanço e as dificuldades técnicas enfrentadas. Por fim, o estudo destaca novas oportunidades e possibilidades de inovação, considerando a crescente capacidade da Computação Móvel de Alto Desempenho.
creator: Lucas Eduardo Sasse
creator: Otavio Matheus Neves
creator: Vitor Hugo Furtado
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-04-23
publication date: 2025-04-23
starting page: 57
ending page: 60
doi: 10.5753/eradrs.2025.6745

EdgeAIMetric Benchmark de avaliação de desempenho e consumo energético de computadores de placa única para ambientes de IA na Borda
type: item
description: Com o crescimento da IoT, grandes volumes de dados são gerados, aumentando latência e desafios de segurança. A computação de borda reduz esses problemas ao permitir execução de IA próxima à fonte de dados. SBCs desempenham um papel essencial nesse cenário, mas seu desempenho e consumo energético precisam ser avaliados. Este artigo apresenta o EdgeAIMetric, um benchmark que mede CPU, RAM e consumo energético ao executar Decision Tree, K-Means, Naı̈ve Bayes, SVM e CNN em diferentes conjuntos de dados. Os resultados experimentais evidenciam os trade-offs entre desempenho e eficiência, auxiliando a implementação de IA na borda.
creator: Gustavo Martins Conceição
creator: Rodrigo da Rosa Righi
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-04-23
publication date: 2025-04-23
starting page: 61
ending page: 64
doi: 10.5753/eradrs.2025.6767

Exploração de Elasticidade em Contêineres Docker
type: item
description: Várias soluções de elasticidade foram desenvolvidas e implementadas para ambientes baseados em máquinas virtuais, no entanto, a exploração de métodos de elasticidade para ambientes computacionais baseados em contêineres ainda não está solucionada. Nesse contexto, o presente projeto visa o estudo e a implementação de técnicas para permitir a alocação automática e dinâmica de recursos em contêineres Docker. Como resultado, espera-se validar o mecanismo implementado e analisar como essa característica pode impactar no desempenho e no comportamento das aplicações conteinerizadas.
creator: Gustavo Rafael De Paris Chiossi
creator: Guilherme Galante
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-04-23
publication date: 2025-04-23
starting page: 65
ending page: 68
doi: 10.5753/eradrs.2025.6710

Exploring Offloading Strategies in the Analysis of Vital Signs in Fog Computing
type: item
description: This paper proposes the Decentralized Adaptive Priority-based Hierarchical Offloading (DAPHO) model for offloading strategies in fog computing applied to healthcare in smart cities. The model handles large volumes of IoT data by prioritizing critical signals in the fog while less critical ones are processed in the cloud. Unlike centralized or single-path approaches, DAPHO enables autonomous offloading decisions among fog nodes hierarchically organized (e.g., neighborhoods, cities). The flexibility of multiple destinations and dynamic thresholds improved response time and prioritized signal processing, although fixed thresholds showed better performance in some scenarios.
creator: Thiago Henrique Thomas
creator: Rodrigo da Rosa Righi
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-04-23
publication date: 2025-04-23
starting page: 69
ending page: 72
doi: 10.5753/eradrs.2025.6753

Estendendo o RustStreamBench com Renoir e novos benchmarks
type: item
description: Neste trabalho, foram adicionados ao RustStreamBench dois novos benchmarks e uma biblioteca de paralelismo nova, o Renoir. Renoir apesar de atingir um desempenho semelhante com bibliotecas de paralelismo mais consolidadas, a biblioteca não é capaz de paralelizar o benchmark image-processing, por demandar memória demais, um erro semelhante à versão distribuída da biblioteca que estourava a pilha independente do benchmark.
creator: Lucas S. Bianchessi
creator: Leonardo G. Faé
creator: Dalvan Griebler
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-04-23
publication date: 2025-04-23
starting page: 73
ending page: 76
doi: 10.5753/eradrs.2025.6811

Identificando a Percepção do Paralelismo: Um Estudo de Caso
type: item
description: Este artigo descreve a aplicação da ferramenta Mandel2Us como um recurso para introduzir conceitos de programação paralela e concorrente a diferentes grupos de estudantes. O trabalho fundamenta-se em três abordagens complementares: Espaço de Exposição, Demonstração e Descoberta. A realização de uma coleta de dados permitiu uma análise detalhada do impacto dessas metodologias na compreensão dos conceitos e engajamento dos alunos. A ferramenta tem como objetivo facilitar a assimilação dos conteúdos teóricos, assim como contribuir para uma aprendizagem dinâmica e interativa, promovendo a formação de competências essenciais na área de computação.
creator: Yan de Moraes Bersch
creator: João Pedro R. Linares
creator: João Antonio Soares
creator: André Rauber Du Bois
creator: Gerson Geraldo H. Cavalheiro
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-04-23
publication date: 2025-04-23
starting page: 77
ending page: 80
doi: 10.5753/eradrs.2025.6797

Instrumentação das Técnicas Árvore de Decisão e KerasTuner para Autoajuste de Redes Neurais Recorrentes GRU na Perspectiva de Computação Sustentável
type: item
description: Este estudo compara o desempenho de duas abordagens para ajuste de hiperparâmetros em modelo de predição com RNN GRU: uma utilizando KerasTuner e outra empregando Árvores de Decisão. A instrumentação foi realizada com a ferramenta Perf para avaliar a eficiência das abordagens perante conjuntos de dados de diferentes dimensões. Os resultados indicam que a combinação de GRU com Árvores de Decisão reduz o tempo de execução em até 30% em comparação à combinação de GRU com KerasTuner, consumindo menos instruções e assim evidenciando-se como uma solução mais eficiente e alinhada aos princípios de computação sustentável.
creator: Davi Lopes Lemos
creator: Bianca de Oliveira Durgante
creator: Matheus Caneda Correia
creator: Naylor Bastiani Perez
creator: Leonardo Bidese de Pinho
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-04-23
publication date: 2025-04-23
starting page: 81
ending page: 84
doi: 10.5753/eradrs.2025.6825

Interactive Interface for StarVZ Plot Visualization
type: item
description: This work introduces an interactive interface developed in R using the Shiny framework for visualizing plots generated by StarVZ. Visualization of execution traces is a key tool for performance analysis of parallel applications, helping to identify inefficiencies and optimize resource utilization. The interface allows users to load data, configure different visualization parameters, and switch between ggplot2 and plotly-generated graphs. The goal is to provide a more intuitive and flexible experience for execution trace analysis, making it easier to extract insights from processed data.
creator: Christian Einhardt Sousa Filho
creator: Vinícius Garcia Pinto
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-04-23
publication date: 2025-04-23
starting page: 85
ending page: 88
doi: 10.5753/eradrs.2025.6805

Investigando o Impacto dos Algoritmos de Controle de Congestionamento na execução do Apache Spark
type: item
description: O Apache Spark é um framework de processamento distribuído que supera limitações de modelos como o Hadoop MapReduce, através de otimizações como a execução em memória e suporte a operações iterativas. Sua capacidade de processar dados, transmiti-los e aplicar algoritmos de machine learning o torna essencial para as demandas computacionais atuais. No entanto, ao lidar com grandes volumes de dados, o Apache Spark enfrenta desafios oriundos do congestionamento de rede em momentos importantes, como na redistribuição de dados entre nós, que pode saturar a largura de banda existente. O presente estudo percorre diferentes cenários, replicando tráfego de rede utilizando da ferramenta iPerf, para comparar a eficácia dos protocolos de controle de congestionamento TCP, em específico: Cubic, Reno e DCTCP, na execução de uma aplicação Spark com características determinantes para comparação.
creator: Enzo B. Boscatto
creator: Anderson H. da S. Marcondes
creator: Guilherme P. Koslovski
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-04-23
publication date: 2025-04-23
starting page: 89
ending page: 92
doi: 10.5753/eradrs.2025.6820

Investigando o Uso de Modelos de Linguagem de Grande Escala para o Escalonamento de Tarefas
type: item
description: Os Large Language Models (LLMs) revolucionaram a área de Processamento de Linguagem Natural (PLN), sendo atualmente possível adaptar tais modelos para realizar atividades complexas em diversas áreas. Especificamente, a técnica de fine-tuning permite que os modelos pré-treinados aprimorem o conhecimento para funções específicas. Em ambientes de alto desempenho, o escalonamento é uma atividade complexa e consiste no processo de alocar recursos do sistema para diversas tarefas, atendendo a objetivos específicos. A escolha da ordem de alocação é fundamental para a eficiência desse ambiente. Nesse sentido, este artigo visa propor uma análise do uso de LLMs ajustados com fine-tuning para auxiliar no escalonamento de tarefas comunicantes.
creator: Lívia Mayumi Kawasaki Alves
creator: Guilherme Piêgas Koslovski
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-04-23
publication date: 2025-04-23
starting page: 93
ending page: 96
doi: 10.5753/eradrs.2025.6808

Paralelização do NAS-PB usando Do Concurrent
type: item
description: Neste artigo, exploramos e comparamos o paralelismo nativo de FORTRAN com as diretivas fornecidas pela interface de programação paralela OpenMP em algoritmos do NAS Parallel Benchmark (CG, FT e MG). Os resultados mostram que Do Concurrent pode produzir código paralelo de CPU com compatibilidade numérica e resultados de desempenho semelhantes aos laços paralelos de OpenMP.
creator: Anna V. G. Marciano
creator: Artur dos Santos Antunes
creator: Claudio Schepke
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-04-23
publication date: 2025-04-23
starting page: 97
ending page: 100
doi: 10.5753/eradrs.2025.6787

Predição Inteligente na Indústria com Processamento de Borda
type: item
description: O ecossistema tecnológico da indústria 4.0 depende de decisões assertivas e autônomas. A coleta e processamento de dados em ambientes críticos são essenciais para manter a segurança e a qualidade da produção. A inteligência artificial (IA) e o processamento na borda são aliados na busca de bons resultados neste ecossistema de produção. Este trabalho apresenta a aplicação de modelos preditivos de IA em um ambiente real no contexto da Indústria 4.0 com processamento na borda e análise computacional. Os resultados preliminares demonstram a viabilidade de processamento destes modelos em dispositivos localizados na borda.
creator: André Correia
creator: Mateus Passos
creator: Dhyonatan Freitas
creator: Tathiana Duarte
creator: Maurício Pillon
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-04-23
publication date: 2025-04-23
starting page: 101
ending page: 104
doi: 10.5753/eradrs.2025.6671

Proposal for comparison and measurement of parallel and distributed file systems for training ML models in the healthcare
type: item
description: Diversas áreas da ciência passam a depender cada vez mais da computação de alto desempenho (HPC) para processar e analisar grandes volumes de dados experimentais. Ao mesmo tempo, os sistemas de armazenamento em ambientes modernos de HPC devem se adaptar a diferentes padrões de acesso. Esses padrões envolvem operações frequentes de metadados, inúmeras solicitações de E/S pequenas e acesso aleatório a arquivos, enquanto os sistemas tradicionais de arquivos paralelos foram otimizados principalmente para acesso sequencial e compartilhado a arquivos grandes. Nesta pesquisa, compararemos o GekkoFS e avaliaremos seu desempenho em relação ao Lustre, um sistema de arquivos paralelo amplamente utilizado que atende aos exigentes requisitos dos ambientes de simulação em HPC. Nossa comparação tem como objetivo destacar os pontos fortes e as limitações de cada sistema para treinar modelos de machine learning.
creator: João V. Vargas
creator: Cristiano A. Künas
creator: Thiago Araújo
creator: Bruno Morales
creator: Philippe O. A. Navaux
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-04-23
publication date: 2025-04-23
starting page: 105
ending page: 108
doi: 10.5753/eradrs.2025.6807

Quantificando o impacto do rastreamento em aplicações paralelas OpenMP baseadas em tarefas
type: item
description: Para entender o que acontece durante a execução de uma aplicação paralela baseada em tarefas é necessário instrumentá-la e analisar os dados (rastros) gerados. Entretanto ao rastrear a execução estamos alterando o ambiente e comportamento originais da aplicação. Este trabalho foca em quantificar o impacto causado pelo rastreamento das tarefas no tempo de execução de uma aplicação paralela e quais fatores influenciam esse impacto. Os resultados demonstram que o número de threads e a quantidade de tarefas realizadas são importantes fatores de impacto no tempo consumido pelo rastreador.
creator: Rayan Raddatz de Matos
creator: Lucas Mello Schnorr
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-04-23
publication date: 2025-04-23
starting page: 109
ending page: 112
doi: 10.5753/eradrs.2025.6503

Simulador da arquitetura Neander em uma abordagem Web
type: item
description: Esse artigo descreve o desenvolvimento de um simulador interativo baseado na arquitetura Neander, aplicado com tecnologias web. O projeto tem como objetivo proporcionar uma introdução acessível e intuitiva aos fundamentos de arquitetura de computadores e programação de baixo nível, especialmente voltado para estudantes no início da formação, baseando-se em ferramentas preexistentes e aprimorando-as. Ao oferecer uma experiência interativa no ambiente web, o simulador busca facilitar o aprendizado prático desses conceitos fundamentais.
creator: João P. R. Linares
creator: Gerson Geraldo H. Cavalheiro
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-04-23
publication date: 2025-04-23
starting page: 113
ending page: 116
doi: 10.5753/eradrs.2025.6796

Comparação das linguagens Rust, Go e OpenMP na Implementação de Algoritmos Concorrentes e Paralelos
type: item
description: Este artigo apresenta um projeto que realiza um estudo comparativo entre Rust, Go e OpenMP no contexto de programação paralela e concorrente. A pesquisa analisa a expressividade e o esforço de programação na implementação de algoritmos clássicos de concorrência. Utiliza-se a metodologia GQM (Goal Question Metric), que orienta a avaliação com base em objetivos, questões e métricas. Resultados preliminares indicam que Rust oferece segurança e controle, Go se destaca pela simplicidade e OpenMP pela facilidade na paralelização incremental. Essas conclusões podem auxiliar na escolha da linguagem conforme requisitos de desempenho, segurança e implementação.
creator: Lucas Braatz Araujo
creator: André Rauber Du Bois
creator: Gerson Geraldo H. Cavalheiro
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-04-23
publication date: 2025-04-23
starting page: 117
ending page: 120
doi: 10.5753/eradrs.2025.6798

Uma Comparação entre Escalonadores de Tarefas baseados em Aprendizado de Máquina
type: item
description: O escalonamento de tarefas desempenha um papel fundamental em sistemas computacionais, impactando diretamente na eficiência e no uso de recursos. Algoritmos tradicionais enfrentam dificuldades em ambientes dinâmicos, tornando abordagens baseadas em aprendizado de máquina uma alternativa promissora. Dentre as abordagens existentes, este trabalho compara os escalonadores Decima e ACRL, baseados em Reinforcement Learning.
creator: Claudinei Cabral Junior
creator: Guilherme Piêgas Koslovski
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-04-23
publication date: 2025-04-23
starting page: 121
ending page: 124
doi: 10.5753/eradrs.2025.6816

Utilizando o OpenFaaS em plataformas embarcadas e server
type: item
description: Este trabalho compara a computação em nuvem e na borda usando OpenFaaS. Uma função de verificação de números primos foi executada em um servidor e na plataforma embarcada S905x (ARM A53). A borda é viável para cargas leves, mas torna-se um gargalo para cálculos complexos. O estudo destaca a importância do balanceamento dinâmico entre nuvem e borda visando otimizar o desempenho e escalabilidade.
creator: Igor C. D. de Almeida
creator: Guilherme Galante
creator: Marcio S. Oyamada
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-04-23
publication date: 2025-04-23
starting page: 125
ending page: 128
doi: 10.5753/eradrs.2025.6748

Proposta de Tolerância a Falhas Baseada em Log para Paralelismo de Stream
type: item
description: Sistemas de processamento de stream precisam ser capazes de lidar com grandes volumes de dados e por tempo indeterminado. A necessidade de analises em tempo real tornam o paralelismo e mecanismos de tolerância a falhas essenciais nesse contexto. Nesta pesquisa propomos implementar suporte à um protocolo de tolerância a falhas baseado em log em uma biblioteca para processamento de stream de alto nível para C++.
creator: Eduardo M. Martins
creator: Dalvan Griebler
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-04-23
publication date: 2025-04-23
starting page: 129
ending page: 130
doi: 10.5753/eradrs.2025.6505

Proposta de uma suíte de benchmarks para avaliar o paralelismo de stream em GPUs
type: item
description: GPUs são essenciais para permitir o processamento de dados em tempo real em aplicações de stream. Porém, a literatura apresenta diferentes limitações concernentes a este tópico. Este trabalho propõe o desenvolvimento de uma suíte de benchmarks de aplicações de stream aceleradas por GPUs, bem como uma investigação de técnicas de programação e desafios nesse domínio.
creator: Gabriel R. B. Araujo
creator: Dalvan Griebler
creator: Luiz G. Fernandes
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-04-23
publication date: 2025-04-23
starting page: 131
ending page: 132
doi: 10.5753/eradrs.2025.6517

Proposta de Comparação da Eficiência e Escalabilidade de Bibliotecas Python para Manipulação e Análise de Dados
type: item
description: Esta proposta de pesquisa visa analisar a eficiência e escalabilidade de bibliotecas Python para manipulação e análise de dados. O objetivo central consiste em identificar as soluções mais adequadas para lidar com grandes volumes de dados, considerando o desempenho em termos de tempo de execução, uso de memória e capacidade de escalabilidade. O estudo se propõe a comparar bibliotecas como Pandas, Polars, Dask, Modin e PySpark, contribuindo para a criação de diretrizes mais eficazes no uso dessas bibliotecas.
creator: Gabriel R. B. Cirillo
creator: Guilherme Galante
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-04-23
publication date: 2025-04-23
starting page: 133
ending page: 134
doi: 10.5753/eradrs.2025.6563

Proposta de geração de código paralelo tolerante a falhas com SPar para aplicações de stream
type: item
description: Devido a necessidade de sistemas de processamento de stream serem executados por longos períodos de tempo, até mesmo de forma indefinida, faz se necessário a presença de mecanismos de tolerância a falhas para lidar com possíveis imprevistos. Atualmente, a SPar não fornece tolerância a falhas ou garantias de entrega de mensagens. Motivado por esse fator, o principal objetivo desta pesquisa envolve a exploração de formas de introduzir aspectos de tolerância a falhas na geração de código paralelo com a SPar.
creator: Lucas M. Alf
creator: Dalvan Griebler
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-04-23
publication date: 2025-04-23
starting page: 135
ending page: 136
doi: 10.5753/eradrs.2025.6630

Compressão Adaptativa para Streaming de Dados de Saúde com IoT em Cidades Inteligentes
type: item
description: A transformação digital impulsionou a telemedicina e o uso de dispositivos vestíveis para o monitoramento remoto de sinais vitais. Contudo, a transmissão desses dados em cidades inteligentes enfrenta desafios relacionados à largura de banda, latência e armazenamento. Para isso, em uma arquitetura em camadas (edge-fog-cloud) o modelo VSAC gere a transmissão simultânea e envia alertas de saúde de forma ágil. O modelo combina algoritmos de compressão com e sem perdas para otimizar a coleta e o envio de dados. Os testes demonstraram que o modelo é mais eficiente que métodos convencionais com ganhos de até 42% na taxa de compressão.
creator: Alexandre Andrade
creator: Rodrigo da Rosa Righi
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-04-23
publication date: 2025-04-23
starting page: 137
ending page: 138
doi: 10.5753/eradrs.2025.6676

Explorando Oportunidades para Aceleração de Solvers OpenFOAM Utilizando GPU
type: item
description: Este trabalho explora a aplicação de GPUs para otimizar simulações de dinâmica dos fluidos computacionais (CFD) no software OpenFOAM, utilizando CUDA. Após identificar métodos de maior impacto no desempenho, destacou-se os solvers mais custosos em termos de tempo de execução. A pesquisa também avaliou a versão adequada para integração com GPUs
creator: Cirano Alves Belardony
creator: João Vicente Ferreira Lima
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-04-23
publication date: 2025-04-23
starting page: 139
ending page: 140
doi: 10.5753/eradrs.2025.6754

Proposta de Paralelismo de Stream com suporte a Multi-GPU em Ambientes Distribuídos
type: item
description: Considerando a necessidade de tempos de processamento mais rápidos, a utilização de ambientes multi-aceleradores vem se tornando cada vez mais proeminente na literatura, infelizmente programar para estes tipos de ambientes apresenta uma série de desafios que fazem com que o desenvolvimento de códigos direcionados a multi-GPUs exija um maior esforço de programação. Propomos investigar como utilizar anotações C++ para simplificar a geração de código multi-GPU visando execuções em ambientes distribuídos sem comprometer o desempenho.
creator: Gabriel Rustick Fim
creator: Dalvan Griebler
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-04-23
publication date: 2025-04-23
starting page: 141
ending page: 142
doi: 10.5753/eradrs.2025.6786

A Proposal for a Distributed Performance Analysis Tool for a Task-based Parallelism Framework
type: item
description: We propose CharmVZ, a distributed Python-based performance analysis tool for applications developed with Charm++. Inspired by StarVZ, CharmVZ addresses the limitations of current tools by offering a distributed option to analyze large-scale traces of widely used applications such as ChaNGa and NAMD. Additionally, by integrating with the Python ecosystem, CharmVZ will enable new ways of analyzing data, for example, through machine learning, making it a novel tool for optimizing HPC applications.
creator: Christian Asch
creator: Lucas Mello Schnorr
creator: Esteban Meneses
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-04-23
publication date: 2025-04-23
starting page: 143
ending page: 144
doi: 10.5753/eradrs.2025.6788

Novos benchmarks para aplicações de streaming em Rust
type: item
description: Rust é uma nova linguagem de programação de baixo nível com foco em desempenho e segurança. RustStreamBench é um conjunto de benchmarks criados para medir a performance de Rust em aplicações de processamento de stream. Propomos duas aplicações novas: sobel e latbol, para adicionar a esse conjunto, com características de processamento diferentes.
creator: Leonardo G. Faé
creator: Dalvan Griebler
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-04-23
publication date: 2025-04-23
starting page: 145
ending page: 146
doi: 10.5753/eradrs.2025.6800

Simulation-Driven Portfolio Scheduling for Scientific Workflows
type: item
description: This paper proposes portfolio scheduling approach for scientific workflow management systems (WMS). The goal is to improve scheduling decisions by dynamically selecting suitable scheduling policies during workflow execution. The portfolio integrates multiple task scheduling and resource allocation strategies, considering both computational and network characteristics.
creator: João Antonio Soares
creator: Gerson Geraldo H. Cavalheiro
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-04-23
publication date: 2025-04-23
starting page: 147
ending page: 148
doi: 10.5753/eradrs.2025.6801

Proposta de Paralelismo Semi-Automático de Pipelines Lineares em C++
type: item
description: Atingir alto desempenho, portabilidade e produtividade continua sendo um desafio fundamental na comunidade de computação de alto desempenho. Entretanto, a paralelização automática de programas nunca foi amplamente adotada devido à sua inconsistência. Assim, a tarefa onerosa da programação paralela permanece sob a responsabilidade direta dos programadores. Esse trabalho propõe-se estudar técnicas de paralelismo com compiladores.
creator: Renato B. Hoffmann
creator: Dalvan Griebler
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-04-23
publication date: 2025-04-23
starting page: 149
ending page: 150
doi: 10.5753/eradrs.2025.6803

Solução Computacional Sustentável para Manejo Otimizado de Animais em Sistemas de Pecuária de Precisão
type: item
description: Este trabalho apresenta uma proposta de solução computacional que integra Redes Neurais Recorrentes para prever a taxa de acúmulo de forragem e um algoritmo heurístico de alocação dinâmica de animais, que prioriza a oferta de forragem ideal, para uma determinada carga animal por potreiro. Resultados preliminares com a ferramenta Perf ilustram o potencial da solução.
creator: Matheus C. Correia
creator: Bianca O. Durgante
creator: Davi L. Lemos
creator: Naylor B. Perez
creator: Teresa C. Genro
creator: Leonardo B. Pinho
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-04-23
publication date: 2025-04-23
starting page: 151
ending page: 152
doi: 10.5753/eradrs.2025.6804

Proposta de Machine Learning aplicado na otimização de Kernel para GPUs
type: item
description: A Inteligência Artificial (IA) está avançando e solucionando problemas cada vez mais desafiadores e transformando diversas áreas, como classificação de imagens, reconhecimento de fala e processamento de linguagem natural. No campo do Deep Learning (DL), as redes neurais profundas tem se destacado por sua capacidade de lidar com grandes volumes de dados e aprender representações complexas. A otimização do kernel desempenha um papel crucial, pois envolve aprimorar o desempenho das operações de baixo nível realizadas diretamente na unidade de processamento gráfico. A presente pesquisa foca na otimização do kernel como um passo fundamental para lidar com os desafios cada vez maiores impostos pelas aplicações modernas de IA.
creator: Bruno Machado Morales
creator: Cristiano Künas
creator: Thiago Araujo
creator: João Vitor Vargas Oliveira
creator: Philippe O. A. Navaux
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-04-23
publication date: 2025-04-23
starting page: 153
ending page: 154
doi: 10.5753/eradrs.2025.6809

Sistema de Gerenciamento de contêineres em um Ambiente Computacional Acadêmico
type: item
description: Neste projeto propõe-se o desenvolvimento de um sistema de gestão de contêineres num ambiente de nuvem privada adaptado para uso acadêmico. A evolução crescente das Tecnologias de Informação e Comunicação (TICs) exige uma adaptação contínua em ambientes educativos. Os laboratórios de informática tradicionais têm frequentemente dificuldade em acompanhar as atualizações e os diversos requisitos de software de vários programas acadêmicos. Embora as máquinas virtuais (VMs) ofereçam um certo grau de flexibilidade, elas podem consumir muitos recursos e por serem complexas de gerenciar. A conteinerização surge como uma solução atraente, apresentando uma alternativa leve e eficiente para implementar e gerir ambientes de aprendizagem virtuais.
creator: Deolinda Elias Salomão
creator: Rafael Burlamaqui Amaral
creator: Gerson Geraldo H. Cavalheiro
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-04-23
publication date: 2025-04-23
starting page: 155
ending page: 156
doi: 10.5753/eradrs.2025.6818

Scalability of the ARM Nvidia Grace Superchip for Deep Learning Applications
type: item
description: The advance of Artificial Intelligence (AI) has heightened the demand for computational resources, presenting challenges in scalability and energy efficiency. The low-power ARM architecture is a promising option for AI workloads. This study assesses the scalability of the ARM Nvidia Grace Superchip in Deep Learning (DL) using a model that predicts referrals for severe diabetic retinopathy. We analyze performance in terms of speedup and energy consumption across 1 to 144 cores. Although speedup increases with more threads, the gains are less pronounced at higher core counts due to resource saturation. Energy consumption, however, significantly decreases, showing a 95% reduction when utilizing all cores. These results emphasize the Superchip’s potential for scalable and energy-efficient AI, especially in demanding applications. Future research will focus on memory usage, latency, and distributed learning.
creator: Thiago Araújo
creator: Philippe Navaux
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-04-23
publication date: 2025-04-23
starting page: 157
ending page: 158
doi: 10.5753/eradrs.2025.6822

Proposta de provisionamento de recursos para plataformas de cloud continuum baseado no framework Globus Compute
type: item
description: Este trabalho tem como objetivo investigar e implementar uma arquitetura hı́brida de computação utilizando Kubernetes e a plataforma Globus Compute, visando otimizar a execução de funções distribuı́das em ambientes de nuvem e borda (edge). A pesquisa aborda o desafio da integração entre sistemas de computação em nuvem e na borda, considerando as limitações de latência, escalabilidade e eficiência energética. A pesquisa pretende preencher a lacuna que existe da viabilização da utilização de plataformas FaaS, como o Globus Compute, em arquiteturas hierárquicas, para o Cloud Continuum.
creator: Mateus Tenorio dos Santos
creator: Guilherme Galante
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-04-23
publication date: 2025-04-23
starting page: 159
ending page: 160
doi: 10.5753/eradrs.2025.6831

Modelo de aprendizado de máquina para predição da sepse e avaliação da gravidade com foco em mortalidade
type: item
description: A sepse é uma resposta inadequada a infecções, com alta taxa de mortalidade, especialmente no Brasil. O estudo visa desenvolver modelos para predizer a mortalidade por sepse, superando métodos tradicionais e avaliando o desempenho em bancos de dados de diferentes países, incluindo o brasileiro, além de examinar questões éticas da implementação clínica. Serão utilizados algoritmos como Random Forest e XGBoost, com pré-processamento de dados, como limpeza, normalização e estratificação. Os dados serão coletados de hospitais e bases como MIMIC e eICU. Espera-se identificar o melhor modelo, explorar os vieses entre as bases de dados e avaliar a aplicabilidade clínica dos algoritmos, com a percepção dos profissionais de saúde.
creator: Luiza S. B. Leidemer
creator: Claúdio F. R. Geyer
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-04-23
publication date: 2025-04-23
starting page: 161
ending page: 162
doi: 10.5753/eradrs.2025.6833

Proposta para um RTM Portátil: Explorando Kokkos e RAJA em Múltiplas GPUs
type: item
description: Este trabalho propõe portar uma implementação CUDA de RTM multi-GPU para os frameworks Kokkos e RAJA, com o objetivo de avaliar seu desempenho e compatibilidade em diferentes arquiteturas de GPUs. A pesquisa envolve o estudo dos frameworks, a adaptação do código CUDA para C++ utilizando Kokkos e RAJA, e uma análise experimental comparando as versões portadas com a implementação original em CUDA e com a versão gerada pela ferramenta Hipify para GPUs AMD. A avaliação será feita com base em tempo de execução, uso de memória e escalabilidade.
creator: Rodrigo C. Machado
creator: Arthur F. Lorenzon
creator: Philippe O. A. Navaux
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-04-23
publication date: 2025-04-23
starting page: 163
ending page: 164
doi: 10.5753/eradrs.2025.6834

Multiparticionamento de Dados em GPU
type: item
description: Este trabalho propõe um algoritmo de multiparticionamento em GPU. O algoritmo apresenta maior flexibilidade para definição de faixas de particionamento e alcança aceleração de até 83% em relação ao estado da arte.
creator: Michel B. Cordeiro
creator: Wagner M. Nunan Zola
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-04-23
publication date: 2025-04-23
starting page: 165
ending page: 166
doi: 10.5753/eradrs.2025.6836

Evaluating Federated Learning Scenarios: Impact of Basic Parameters and Realistic Communication in Testbeds
type: item
description: This paper evaluates Federated Learning in different scenarios to identify differences between simulations and hardware. The scenarios include the MENTORED Testbed with x86 nodes, an experimental cluster with aarch64 architectures, and a server simulating FL using Docker.
creator: Bruno H. Meyer
creator: Aurora Pozo
creator: Michele Nogueira
creator: Wagner M. Nunan Zola
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-04-23
publication date: 2025-04-23
starting page: 167
ending page: 168
doi: 10.5753/eradrs.2025.6837

Multiparticionamento Flexível em Processadores Multicore
type: item
description: Este trabalho propõe um algoritmo paralelo eficiente de multiparticionamento de dados em processadores multicore. O algoritmo permite definição dos limites de cada faixa de dados, possibilitando particionamentos variáveis, além de apresentar boa escalabilidade.
creator: Michel B. Cordeiro
creator: Guilherme S. Bluhm
creator: Wagner M. Nunan Zola
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-04-23
publication date: 2025-04-23
starting page: 169
ending page: 170
doi: 10.5753/eradrs.2025.6838

Ordenação distribuída de pares chave-valor utilizando MPI
type: item
description: Neste trabalho propõe-se um algoritmo de ordenação distribuída de pares chave-valor utilizando MPI. Os resultados obtidos são comparados com a ordenação sequencial, mostrando que a versão distribuído é capaz de alcançar aceleração de 3.05 em relação à versão sequencial.
creator: Rodrigo Morante Blanco
creator: Michel B. Cordeiro
creator: Wagner M. Nunan Zola
rights: ##submission.copyrightStatement##
date: 2025-04-23
publication date: 2025-04-23
starting page: 171
ending page: 172
doi: 10.5753/eradrs.2025.6839