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    Tecnología del futuro para el mundo de hoy en Workshop HPC-UD 17
    Con un rotundo éxito se realizó la segunda edición del Workshop HPC-UD 17, organizado por el Doctorado en Ingeniería de la Universidad Distrital Francisco José de Caldas, que contó con una masiva participación de investigadores, docentes y estudiantes, de pregrado y posgrado, tanto de la institución como de otros claustros de educación superior, el 19 y 20 de septiembre,

    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.