| Processo: | 23/09048-8 |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Doutorado Direto |
| Vigência (Início): | 01 de setembro de 2024 |
| Vigência (Término): | 31 de julho de 2028 |
| Área do conhecimento: | Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação |
| Pesquisador responsável: | Alfredo Goldman vel Lejbman |
| Beneficiário: | Lucas de Sousa Rosa |
| Instituição Sede: | Instituto de Matemática e Estatística (IME). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil |
| Vinculado ao auxílio: | 19/26702-8 - Tendências em computação de alto desempenho, do gerenciamento de recursos a novas arquiteturas de computadores, AP.TEM |
| Assunto(s): | Aprendizado computacional Computação de alto desempenho Escalonamento Modelos estatísticos Simulação Sustentabilidade |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | aprendizado de máquinas | Computacão de Alto Desempenho | Escalonamento | Modelagem Estatística | Simulações | Sustentabilidade | Escalonamento em HPC |
Resumo Este projeto de pesquisa de doutorado aborda desafios na gestão de recursos e na modelagem de carga de trabalho no campo da supercomputação. A estratégia sugerida inclui o uso de técnicas automatizadas, como aprendizado de máquina e otimização com base em desenho de experimentos, levando em conta aspectos energéticos de tarefas e plataformas. Realizaremos experimentos de escalonamento via simulações, visando gerar dados sobre o comportamento do escalonamento em diferentes cenários, avaliar métricas de desempenho e eficiência energética, além de comparar metodologias diversas. O projeto também tem como objetivo investigar um aspecto pouco explorado da modelagem de carga de trabalho: a representação do consumo de energia das tarefas. Finalmente, pretendemos testar esses modelos mais sofisticados avaliando sua representatividade. | |
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