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