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Memória Transacional Distribuída e Modelos Eficientes de Distribuição de Dados para Acelerar Aplicações com Estruturas de Dados Irregulares.

Processo: 16/15337-9
Modalidade de apoio:Bolsas no Brasil - Doutorado
Vigência (Início): 01 de agosto de 2016
Vigência (Término): 31 de julho de 2020
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação
Pesquisador responsável:Guido Costa Souza de Araújo
Beneficiário:João Paulo Labegalini de Carvalho
Instituição Sede: Instituto de Computação (IC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:13/08293-7 - CECC - Centro de Engenharia e Ciências Computacionais, AP.CEPID
Bolsa(s) vinculada(s):19/01110-0 - Análise de código para identificação de construções afins à primitivas de hardware, BE.EP.DR
Assunto(s):Paralelismo   Computação distribuída
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Computação Distribuída | Paralelismo | Sistemas de Memória Transacional | Memórias Transacionais

Resumo

O rápido e significativo crescimento do poder computacional, tanto das máquinas convencionais como de alto desempenho, não foi acompanhado por um ganho em mesma escala na produtividade dos programadores comuns em escrever código eficiente, capaz de explorar a crescente heterogeneidade e paralelismo do hardware. A recente mudança na direção de IaaS (Infraestrutura como Serviço) permitiu que programadores comuns também tivessem acesso a HPC (Computação de Alto Desempenho). Todavia, para fazer uso de tais ambientes, os programadores ainda são forçados ou a repensar seus problemas em novas linguagens ou modelos funcionais de programação ou tomar todo o controle sobre os dados e comunicação. Nesse contexto, este projeto estudará como recursos recentemente adicionados ao hardware e novos modelos de programação podem ser combinados para melhorar, ou criar extensões de linguagens e ajudar os desenvolvedores a projetar soluções mais eficientes, escaláveis e de fácil manutenção.

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Publicações científicas
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
DE CARVALHO, JOAO P. L.; ARAUJO, GUIDO; BALDASSIN, ALEXANDRO. The Case for Phase-Based Transactional Memory. IEEE TRANSACTIONS ON PARALLEL AND DISTRIBUTED SYSTEMS, v. 30, n. 2, p. 459-472, . (16/15337-9)
HONORIO, BRUNO CHINELATO; DE CARVALHO, JOAO P. L.; SKAF, MUNIR; ARAUJO, GUIDO; MILFELD, K; DESUPINSKI, BR; KOESTERKE, L; KLINKENBERG, J. Using OpenMP to Detect and Speculate Dynamic DOALL Loops. OPENMP: PORTABLE MULTI-LEVEL PARALLELISM ON MODERN SYSTEMS, v. 12295, p. 16-pg., . (19/04536-9, 13/08293-7, 16/15337-9, 19/01110-0)
BALDASSIN, ALEXANDRO; MURARI, RAFAEL; DE CARVALHO, JOAO P. L.; ARAUJO, GUIDO; CASTRO, DANIEL; BARRETO, JOAO; ROMANO, PAOLO; MALAWSKI, M; RZADCA, K. NV-PhTM: An Efficient Phase-Based Transactional System for Non-volatile Memory. EURO-PAR 2020: PARALLEL PROCESSING, v. 12247, p. 16-pg., . (13/08293-7, 18/15519-5, 19/10471-7, 16/15337-9)
Publicações acadêmicas
(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)

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