• AWS CLOUD SERVICES FOR RESEARCH COMPUTING AND HPC

    Researchers are increasingly bringing their HPC workloads to the AWS cloud. In this presentation, we will visit AWS capabilities, real-world examples, and best practices, to shine a light on:
    - AWS services that make scientific computing accessible to everyone – from new HPC virtual server types to personal HPC clusters in the cloud;
    - New approaches to HPC, including serverless computing;
    - How AWS works with the research community and supports science.

    DETALLES DEL EVENTO E INSCRIPCIONES
  • WORKSHOP

    19 y 20 de Septiembre, Bogota D.C, Colombia
    La serie de talleres sobre programación paralela y de alto desempeño, ofrecidos por la universidad Distrital Francisco José de Caldas tienen como objetivo proporcionar una introducción completa y práctica a técnicas y tecnologías de programación y optimización en computación paralela basadas en estándares y marcos abiertos con el fin de utilizar totalmente las capacidades de escalamiento…

    DETALLES DEL EVENTO E INSCRIPCIONES
  • SEMINARIO

    Seminario sobre optimización de aplicaciones MATLAB dentro del marco del HPC UD'17.

    DETALLES DEL EVENTO E INSCRIPCIONES
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Abstract

—The evaluation of performance and power consump-tion is a key step in the design of applications for large compu-tational systems as supercomputers and clusters (multicore andaccelerator nodes, multicore and coprocessor nodes, manycoreand accelerator nodes).

RESUMEN

En el campo de la programación paralela, ha arri-bado un nuevo gran jugador en los últimos 10 años. Las GPU han tomado una importancia re-levante en la computación científica debido a que ofrecen alto rendimiento computacional, bajo costos y simplicidad de implementación; sin embargo, uno de los desafíos más grandes que poseen son los lenguajes utilizados para la progra-mación de los dispositivos.

The rapid growth of multicore systems, and approaches that they have taken, allow complex processes that before were onlypossible to run on supercomputers, can now be run on low-cost solutions also called "commodity hardware".

Abstract:

Heterogeneous parallel programming has two main problems on large computation systems: one is the increase of power consumption on supercomputers in proportion to the amount of computational resources used to obtain high performance, and the second problem is the underuse these resources by scientific applications with improper distribution of tasks. Select the optimal computational resources and make a good mapping of task granularity is the fundamental challenge for build the next generation of Exascale Systems. This research propose an integrated energy-aware scheme called efficiently energetic acceleration (EEA) for large-scale scientific applications running on heterogeneous architectures.

APOYAN WORKSHOP "HPC UD ‘17”

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