Realizado por:
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A 17ª Escola Regional de Alto Desempenho - ERAD/RS 2017
é um evento promovido pela Sociedade Brasileira de Computação - SBC
e pela Comissão Regional de Alto Desempenho do Rio Grande do Sul - CRADRS,
que será realizado no auditório Argemiro Jacob Brum junto a Biblioteca Mário Osório Marques da UNIJUÍ, campus Ijuí, RS, Brasil.
Ijuí está localizado na região noroeste do estado do RS, distante 400 km da capital Porto Alegre
e 80 km das Ruínas de São Miguel.
Acadêmicos e acadêmicas de graduação, de pós-graduação, professores, professoras e profissionais da área de Computação e áreas afins.
Edson Luiz Padoin (Unijui) - Coordenador Geral
Márcia Cera (Unipampa) - Coordenadora Local (in memoriam)
Andrea Charão (UFSM) - Coordenadora Local
André Du Bois - (UFPEL)
Laércio L. Pilla - (UFSC)
Márcio Castro - (UFSC)
Tiago Ferreto - (PUC-RS)
O Fórum de Iniciação Científica da ERAD/RS 2017 apresentará os trabalhos de pesquisa em processamento de alto desempenho, desenvolvidos pelos acadêmicos de graduação das IES gaúchas e catarinenses. Os resumos devem limitar-se a 4 páginas em língua portuguesa (incluido-se as referências). A formatação do texto deve seguir o estilo da Sociedade Brasileira de Computação. O resumo do artigo deverá conter no máximo 6 linhas.
Lista de trabalhos aceitos para o Fórum de Iniciação Científica (.pdf)
O Fórum de Pós-Graduação da ERAD/RS é um espaço para apresentação de trabalhos de alunos e alunas de pós-graduação, com o objetivo de incentivar a troca de experiências e divulgar pesquisas em andamento e resultados obtidos. Os resumos devem limitar-se a 2 páginas em língua portuguesa (incluido-se as referências). A formatação do texto deve seguir o estilo da Sociedade Brasileira de Computação. O resumo do artigo deverá conter no máximo 6 linhas.
Lista de trabalhos aceitos para o Fórum de Pós-Graduação (.pdf)
As autoras e autores são convidados a submeter resumos de trabalhos que abordem tópicos da lista (não exaustiva) apresentada a seguir:
Autores:
Aishameriane Schmidt (UFSC)
Francieli Zanon Boito (UFSC)
Laércio Lima Pilla (UFSC)
Resumo:
O minicurso de ferramentas de estatística clássica para análise de desempenho tem por objetivo relacionar métodos estatísticos vistos usualmente em disciplinas da graduação com problemas aplicados de pesquisa na área de computação de alto desempenho. Observa-se que um problema recorrente entre trabalhos da área é o uso de técnicas inadequadas para análise dos resultados. A pesquisa científica de qualidade deve incluir uma metodologia rigorosa, o que garante maior reprodutibilidade aos resultados apresentados. Nesse minicurso serão revisadas algumas das ferramentas básicas de estatística clássica que podem ser utilizadas em trabalhos de pesquisa na área de computação de alto desempenho: preparação dos experimentos, ferramentas de análise descritiva de dados, testes de hipóteses paramétricos e não-paramétricos. As suposições de cada método serão apresentadas assim como exemplos práticos usando a linguagem R.
Autores:
Carlos Amaral Hölbig (UPF)
Angela Mazzonetto (UPF)
Willingthon Pavan (UPF)
Resumo:
O processamento, a análise e a visualização de grande quantidade de dados estão presentes em aplicações nas mais diversas áreas como biologia, química, física, estatística, geografia, meteorologia, agronomia, entre outras. A linguagem R é uma ferramenta computacional eficiente para realizar estas tarefas, possibilitando, ainda, que elas sejam realizadas em ambientes computacionais de alto desempenho, objetivando sua paralelização e, consequentemente, obtendo um melhor desempenho computacional. Atualmente, ela é uma das ferramentas computacionais mais utilizadas para a realização de análise estatística de grandes volumes de dados. Este minicurso visa apresentar uma visão geral da linguagem R, destacando suas principais funcionalidades e um levantamento do estado-da-arte do seu uso em ambientes computacionais paralelos, apresentando, principalmente, os principais pacotes (bibliotecas) do R que possibilitam a sua execução nestes ambientes como, por exemplo, em grids, em clusters, em processadores multicore e em placas gráficas. Uma lista atual destes pacotes pode ser encontrada na página específica para Computação de Alto Desempenho com o R 4 , disponibilizada pelo The Comprehensive R Archive Network - (CRAN), repositório oficial da linguagem que disponibiliza o R e seus pacotes oficiais. A linguagem R, ao contrário de algumas outras linguagens de programação, possui uma otimização de processos durante a própria escrita da aplicação. Isto é feito a partir da vetorização de funções, do uso dos comandos da família apply, pré-alocação de memória, uso de estruturas de dados mais simples, uso de funções internas, uso de código compilado e integração com a Basic Linear Algebra Subprograms 5 (BLAS) e a Parallel BLAS (PBLAS). Por fim, algumas aplicações paralelas em R encontradas na literatura também serão apresentadas. Estas aplicações tratam da paralelização de modelos geoestatísticos, técnicas de computação paralela em clusters de computadores, em sistemas multicore e grid com R, paralelização de códigos em R com OpenMPstyle, cálculos de bioestatística paralelos em um supercomputador, utilização do paradigma MapReduce para R, utilização de ferramentas R para computação em Grid, uso do pacote paralelo Parallel R, o emprego de biblioteca R para reduzir complexidade da computação de alto desempenho, sistema de simulação agrícola paralelizado para executar em Grid de computadores, avaliação de ferramentas para HPC, desenvolvimento de plataformas escaláveis utilizando algoritmos desenvolvidos em R, uso do R em conjunto com a linguagem C++, abordagem de pacotes e ferramentas para paralelização em R, paralelização de código R com paradigma estilo OpenMP, apresentação da ferramenta JRBridge, desafios na utilização do R, apresentação do pacote Sprint, execução de algoritmos de R na infraestrutura de nuvem e abordagem sobre o projeto Bioconductor. A partir destas abordagens pode-se concluir que a paralelização de programas por meio da utilização dos pacotes do R é uma alternativa viável quando da necessidade de se trabalhar com grandes quantidades de dados e de se obter respostas eficientes e rápidas quando da resolução dos mais diversos tipos de modelos e simulações computacionais.
Autores:
Manuel Osório Binelo (UNIJUI)
Khatachourian (UNIJUI)
Edson Luiz Padoin (UNIJUI)
Rodolfo França de Lima (UNIJUI)
Resumo:
O método dos elementos discretos (MED) é um método numérico computacional capaz de simular a movimentação e a interação de um grande número de partículas. O MED pode ser aplicado em problemas tais como: movimentação de grãos em equipamentos agrícolas, movimentação e processamento de materiais granulares em diversos ramos da indústria, mecânica de solos, entre outros. O funcionamento básico do MED consiste em modelar as partículas como elementos discretos, sendo a esfera o modelo mais utilizado, e verificando a colisão entre as partículas, calcular seu movimento integrando as forças definidas pelas leis de Newton. Existem diferentes pacotes de software para a computação numérica do método, entre os diferentes pacotes podemos destacar o software Woo, um fork do software Yade, que é software livre e multiplataforma. O objetivo do minicurso é apresentar o MED, seu modelo matemático e sua aplicação em diversos campos. Em seguida será apresentado o software Woo e sua arquitetura computacional. As simulações realizadas com Woo são criadas por meio de scripts em linguagem Python. Será explorada no curso a estrutura dos scripts de simulação, a criação e importação de geometrias, a definição de fontes de partículas e a parametrização dos modelos de contato. Os resultados das simulações podem ser exportados para no formato VTK e explorados com o software Paraview, que é software livre e extensivamente usado para visualização em pesquisa científica. Outro aspecto importante do MED é seu custo computacional, serão abordadas no curso estratégias para redução desse custo, especialmente a execução paralela em vários processadores, analisando suas potencialidades e limitações.
Autores:
Matheus S. Serpa (UFRGS)
Jean L. Bez (UFRGS)
Eduardo H. M. Cruz (UFRGS)
Matthias Diener (UFRGS)
Marco A. Z. Alves (UFPR)
Philippe O. A. Navaux (UFRGS)
Resumo:
Tradicionalmente o aumento de desempenho das aplicações se dava de forma transparente aos programadores devido ao aumento do paralelismo a nível de instruções e aumento de frequência dos processadores. Entretanto este modelo não se sustenta mais. Atualmente para se ganhar desempenho nas arquiteturas modernas, é necessário conhecimentos sobre programação paralela e programação vetorial. Ambos paradigmas são tratados de forma lateral em cursos de computação, sendo que muitas vezes nem são abordados. Neste contexto, este minicurso objetiva propiciar um maior entendimento sobre os paradigmas de programação paralela e vetorial, de forma que os participantes aprendam a otimizar adequadamente suas aplicações para arquiteturas modernas. Como plataforma de desenvolvimento, serão utilizados processadores Intel Xeon e Intel Xeon Phi.
Kassiano J. Matteussi - kjmatteussi@inf.ufrgs.br
Paulo R. R. de Souza Jr - prrsjunior@inf.ufrgs.br
Julio C. S. dos Anjos - jcsanjos@inf.ufrgs.br
Claudio F. R. Geyer - geyer@inf.ufrgs.br
Sherlon Almeida da Silva – sherlonalmeida@alunos.unipampa.edu.br
Matheus S. Serpa – msserpa@inf.ufrgs.br
Claudio Schepke – claudioschepke@unipampa.edu.br
Palestra técnica A: Métodos preditivos e aprendizado estatístico
Eduardo Rocha Rodrigues (IBM)
Palestra técnica B: Criação e consolidação da Rede Colaborativa de Computação de Alto Desempenho e Aplicações - Rede Co.C.A.D.A.- na Bahia
Gesil Amarante Segundo (Superintendente do Desenvolvimento Científico Secretaria de Ciência, Tecnologia e Inovação - SECTI-BA)
Adenauer Yamin (UFPEL) Coordenador
Alexandre Carissimi (UFRGS) Painelista
Cesar Augusto F De Rose Painelista
Rodrigo Righi (UNISINOS) Painelista
Gerson Geraldo H. Cavalheiro Painelista
Para realizar as inscrições acesse https://centraldesistemas.sbc.org.br/ecos/eradrs2017
* A data limite para solicitação de reembolso da inscrição é (decisão do evento, máximo 1 semana antes do evento). O valor a ser reembolsado será de (decisão do evento, máximo a ser reembolsado é de 80%) do valor pago, sendo que os (20%) restantes deverão cobrir os custos administrativos da inscrição.
| Inscrições(valores em Reais) | Até 15 de março 2017 |
Após 15 de março 2017 |
|---|---|---|
| Estudante de graduação sócio da SBC | R$20,00 | R$25,00 |
| Estudante de graduação não-sócio (inscrição no evento e associação à SBC) |
R$39,00 | R$44,00 |
| Estudante de graduação não-sócio da SBC | R$41,00 | R$46,50 |
| Estudante de pós-graduação sócio da SBC | R$30,00 | R$35,00 |
| Estudante de pós-graduação não-sócio (inscrição no evento e associação à SBC) |
R$105,00 | R$110,00 |
| Estudante de pós-graduação não-sócio da SBC | R$108,00 | R$113,50 |
| Efetivo sócio da SBC | R$50,00 | R$70,00 |
| Efetivo não-sócio da SBC | R$115,00 | R$120,00 |
| Professor de Ensino Médio | R$40,00 | R$45,00 |
| Estudante de Ensino Médio | R$20,00 | R$25,00 |
Rua do Comercio, 3000 - Bairro Universitario, Ijuí - RS, 98700-000, Brasil
