El proyecto integra actividades de investigación y formación de recursos humanos (en grado y postgrado) aplicada orientada a la optimización del uso de arquitecturas multiprocesador para computación de alto desempeño, sistemas de tiempo real y robótica, considerando las nuevas tendencias tecnológicas y la importancia creciente de los temas de consumo energético y tolerancia a fallas. El foco del proyecto es de amplio interés, debido a la creciente necesidad de soluciones eficientes a problemas con alta demanda computacional y en ámbitos distribuidos. Interesa caracterizar las arquitecturas (multicore, many-core, clusters, cloud, FPGA y combinaciones de éstas) analizando técnicas para el desarrollo de código eficiente sobre las mismas. En relación a los algoritmos, interesa la construcción, evaluación y optimización de soluciones utilizando algoritmos concurrentes, paralelos y distribuidos sobre diferentes plataformas de software y arquitecturas multiprocesador, teniendo en cuenta los lenguajes y paradigmas de programación (puros e híbridos). Se aborda la investigación en el estudio y adaptación de las clásicas métricas de rendimiento computacional (speedup, eficiencia, escalabilidad), las de rendimiento energético y el costo de programación, considerando esquemas de tolerancia a fallas.Se propone el desarrollo de metodologías de cómputo destinadas a Sistemas de Tiempo Real, atendiendo en especial los aspectos relacionados con planificación de tareas y comunicaciones, realizando implementaciones de robots y en general, sistemas de adquisición y control. Asimismo, se busca analizar y proponer modelos matemáticos que permitan caracterizar fenómenos y sistemas particulares, proponiendo soluciones numéricas viables para resolver estos modelos.Se plantea aplicar los conceptos en problemas numéricos y no numéricos de cómputo intensivo y/o sobre grandes volúmenes de datos (aplicaciones científicas, búsquedas en grandes espacios, simulaciones, imágenes, bioinformática, big data, realidad virtual y aumentada, reconocimiento de patrones, etc).
Director:
Ricardo Marcelo Naiouf (01/01/2018 - )
Co Director:
Armando Eduardo De Giusti (01/01/2018 - )
Investigador formado:
Enzo Rucci (01/01/2018 - ),
Fernando Gustavo Tinetti (01/01/2018 - ),
Victoria Maria Sanz (01/01/2018 - ),
Fernando Luis Romero (01/01/2018 - ),
Horacio Alfredo Villagarcia Wanza (01/01/2018 - ),
Franco Chichizola (01/01/2018 - ),
Javier Oscar Giacomantone (01/01/2018 - ),
Oscar Norberto Bria (01/01/2018 - ),
Laura Cristina De Giusti (01/01/2018 - ),
Maria Jose Abasolo (01/01/2018 - )
Investigador en formación:
Ismael Pablo Rodriguez (01/01/2018 - ),
Juan Manuel Paniego (01/01/2018 - ),
Santiago Nahuel Medina (01/01/2018 - ),
Silvana Lis Gallo (01/01/2018 - ),
Mariano Mendez (01/01/2018 - 01/01/2020),
Sebastian Rodriguez Eguren (01/01/2018 - ),
Leandro Ariel Libutti (01/04/2018 - ),
Matías Dell´Oso (01/01/2018 - 01/01/2019),
Martín Pi Puig (01/01/2018 - ),
Adrian Pousa (01/01/2018 - ),
Erica Soledad Montes De Oca (01/01/2018 - 01/01/2022),
Mariano Sanchez (01/07/2018 - ),
Julieta Lanciotti (01/01/2019 - )
Tesista-Becario:
Luciano Rolando Lorenti (01/01/2018 - 01/01/2020),
Diego Omar Encinas (01/01/2018 - ),
Diego Miguel Montezanti (01/01/2018 - ),
Manuel Costanzo (01/01/2018 - )
Colaborador:
Maria Jose Basgall (01/01/2018 - ),
Adriana Angelica Gaudiani (01/01/2018 - ),
Monica Malen Denham (01/01/2018 - ),
Javier Aldo Balladini (01/01/2018 - ),
Emilio Luque Fadón (01/01/2018 - ),
Cristina Suemay Manresa Yee (01/01/2018 - 01/01/2018),
José Angel Olivas Varela (01/01/2018 - 01/01/2018),
Katzalin Olcoz Herrero (01/01/2018 - ),
Luis Piñuel Moreno (01/01/2018 - ),
Dolores Isabel Rexachs Del Rosario (01/01/2018 - ),
Remo Lucio Suppi Boldrito (01/01/2018 - ),
Francisco Tirado Fernandez (01/01/2018 - ),
Fernando Emanuel Frati (01/01/2018 - ),
Marcos Lisandro Boggia (01/01/2018 - 01/01/2019),
Alberto Fernández Hilario (01/01/2020 - ),
Francisco Igual Peña (01/01/2020 - ),
José álvaro Wong González (01/01/2020 - ),
Joaquín De Antueno (01/01/2020 - 01/01/2022)
Línea de investigación:
Tipo de investigación: Basica
Palabras clave:
Computación de Alto Desempeño,
Arquitecturas Multiprocesador,
Algoritmos Paralelos y Distribuidos