Durante a conferência TeraGrid 2011, entre 18 e 21 deste mês, foi anunciado o encerramento do programa TeraGrid, já em seu 10o. ano, e o lançamento de um novo programa da NSF chamado XSEDE (EXtreme Science and Engineering Discovery Environment). Segundo John Towns, coordenador geral do XSEDE, esse programa -- que receberá US$ 121 milhões ao longo dos próximos 5 anos -- enfocará o oferecimento de um ambiente em que pesquisadores possam envolver e compartilhar recursos tanto de PAD (como supercomputadores e sistemas de armazenamento massivo), quanto de aplicações, ferramentas, e serviços.

The purpose of DFM is to bring together researchers that are interested 

into novel computational model based on the Data-Flow principles of 

execution. 

The switch to multi-core systems has elevated concurrency as a major 

issue in utilizing the ever increasing number of cores in a chip. 

Sequential computing has dominated the computer architecture landscape 

for five decades. Designers were able to design and build faster and faster 

computers by relying on improvements on fabrication technologies and 

architectural/organization optimizations. The most severe limitation of 

the sequential model, namely its inability to tolerate long latencies has 

slowed down the performance gains, forcing the industry to hit the 

Memory Wall and to switch to multiple cores per chip and thus move 

into the concurrency era. New concurrent models/paradigms are needed 

in order to fully utilize the potential of Multi-core chips. 

The Data-flow model is a formal model that can handle concurrency and 

it can tolerate memory and synchronization latencies. Data-Flow inspired 

systems could also be simpler and more power efficient than conventional 

systems. 

Recent work on Data-flow inspired systems has shown that the Data-Flow 

principles can be used to develop data-driven systems that can perform 

as good and in some cases outperform systems that are based on 

conventional techniques, running on commercial Multi-core systems. Thus, 

it is time to revisit Data-driven computation and bring it to the Multi-core 

and extreme scale computing. 

More information on DFM 2011 can be found here.

O Centro Nacional de Supercomputação (CESUP) da UFRGS recebeu no último dia 02/05 um novo cluster. O SGI Altix ICE 8400LX possui 768 Cores, 2 Terabytes de memória e 16 Terabytes de capacidade de armazenamento. O pico de performance é de 7.07 Teraflops. A nova máquina vai estar disponível em breve, ao lado do atual cluster Sun Fire, de 12.94 Tflops.

Integrado ao Sistema Nacional de Processamento de Alto Desempenho do Ministério da Ciência e Tecnologia, o CESUP/UFRGS oferece processamento de alto desempenho a pesquisadores de todo o país, desde 1992. Informações sobre o CESUP e o novo equipamento podem ser obtidas pelo telefone (51)3308.3350 ou no site www.cesup.ufrgs.br.

O Google Exacycle for Visiting Faculty é um programa que objetiva estimular avanços na pesquisa em ciências e engenharias por meio do oferecimento de recursos computacionais de alto desempenho para aplicações de saco-de-tarefas (Bag-of-Tasks). Mais detalhes aqui.

Informações gerais

Modalidade: à distância através do ambiente Moodle 

Data: de 22 de março a 07 de abril de 2011 

Carga horária: 20 horas

Taxa de inscrição: R$ 80,00

Conteúdo

Introdução aos conceitos de processamento paralelo. Padrão MPI. Rotinas de comunicação. Rotinas de comunicação coletivas. Tipos de dados derivados. Topologias virtuais.

Requisitos

1. Possuir noções básicas da linguagem C.
   
2. Dispor de pelo menos uma hora por dia, durante as duas semanas do curso, para acesso ao material, participação nas atividades de tutoria (chats para solução de dúvidas) e realização dos exercícios. Com exceção dos horários de tutoria, através de chat, o restante do tempo pode ser utilizado segundo a conveniência do aluno. Dispor de pelo menos uma hora por dia, durante as cinco semanas do curso, para acesso ao material de apresentação, bem como para participação nas atividades de tutoria (chats para solução de dúvidas) e realização dos exercícios. Com exceção dos horários de tutoria, através de chat, os demais tempos poderão ser despendidos segundo a conveniência do aluno.

• Acesso pelo ambiente Moodle: http://ead.cesup.ufrgs.br
• Aulas em vídeo
• Lâminas em PDF com conteúdo apresentado em aula
• Listas de exercícios
• Tutoriais de demonstração
• Chats para resolução de dúvidas
• Conta-treinamento no cluster do CESUP para realização dos exercícios

A Coordenação do Núcleo Avançado em Computação de Alto Desempenho - NACAD, tem o prazer de convida-los para a palestra

"Deep Computing Leadership: Challenges and Opportunities"

a ser proferida pelo Dr. Dr. Tilak Agrawal, VP da IBM

O Dr. Tilak eh responsável por todo o desenvolvimento e pesquisa na area de plataformas computacionais e em especial a area de alto desempenho.

Abstract: As traditional silicon CMOS technology scaling slows down, alternative methods are being actively explored to maintain and accelerate performance improvement of leading edge computer systems. In this talk, I will discuss the impact of our Deep Computing research, where IBM is leading the charge towards the Exascale challenge to achieve three orders of magnitude performance improvement within 10 years. This will enable unprecedented application capabilities for a 21st century Smarter Planet and will open up new frontiers of fundamental research spanning energy, life sciences, engineering, climate, environment, finance and materials science. In order to achieve this ambitious goal, massive improvement in current state-of-the-art of power efficiency, scalability, and reliability of computing systems is required, along with exploitation of new technologies like phase change memory, silicon photonics and three-dimensional packaging. Along with the above, I will also talk about the new commercial opportunities offered by “Big Data” and massive scale analytics and our vision of building a truly Smarter Planet.

A palestra será no dia 25 de fevereiro, sexta-feira, aas 10h, na sala H-324A, no bloco H do Centro de Tecnologia da UFRJ.