| Processo: | 13/26644-1 |
| Modalidade de apoio: | Auxílio à Pesquisa - Regular |
| Data de Início da vigência: | 01 de abril de 2014 |
| Data de Término da vigência: | 31 de março de 2016 |
| Área do conhecimento: | Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação |
| Pesquisador responsável: | Raphael Yokoingawa de Camargo |
| Beneficiário: | Raphael Yokoingawa de Camargo |
| Instituição Sede: | Centro de Matemática, Computação e Cognição (CMCC). Universidade Federal do ABC (UFABC). Santo André , SP, Brasil |
| Município da Instituição Sede: | Santo André |
| Pesquisadores associados: | Alfredo Goldman vel Lejbman ; Daniel de Angelis Cordeiro ; David Corrêa Martins Junior ; Luiz Carlos da Silva Rozante ; Siang Wun Song |
| Assunto(s): | Redes neurais (computação) Computação heterogênea Unidade central de processamento Biologia computacional Algoritmos Regulação da expressão gênica |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | Computação Heterogênea | Cuda | Gpgpu | Redes de regulação gênica | Redes neurais | Computação heterogênea |
Resumo
Com o advento de diferentes classes de aceleradores, como as GPUs (Graphical Processing Units) e os Intel MICs (Many Integrated Cores), aglomerados heterogêneos, formados por diferentes tipos de aceleradores e processadores, se tornaram realidade. Estes aglomerados podem ser dedicados ou simplesmente um conjunto de estações de trabalho, distribuídas em diferentes laboratórios e que ficam ociosas durante a maior parte do tempo. As diferenças arquiteturais entre processadores e os diversos tipos de aceleradores tornam difícil o desenvolvimento de aplicações que utilizem estes aglomerados de modo eficiente. A proposta deste projeto consiste em avaliar modelos de programação que facilitem o desenvolvimento e a previsão do desempenho de aplicações para aglomerados heterogêneos. Também será desenvolvido um mecanismo de distribuição dinâmica de carga para estes aglomerados, que serão implementados em uma biblioteca já existente. O objetivo é facilitar tanto a implementação quanto a execução de aplicações para estes aglomerados. Na área de aplicações, serão desenvolvidos algoritmos de bioinformática para a inferência de redes de regulação gênica (Gene Regulatory Networks - GRNs), onde é preciso avaliar um vasto número de combinações de genes candidatos a preditores. Na área de neurociência computacional, será implementado o suporte a aceleradores em simuladores neuronais, como o MOOSE, de modo a permitir a simulação de redes neuronais compostas por milhares de neurônios. Para tal, serão desenvolvidos algoritmos para a solução eficiente de conjuntos de sistemas lineares, que são a base para a simulação de neurônios. Para ambas as áreas, o foco dos esforços será o suporte à execução eficiente em aglomerados heterogêneos. (AU)
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