XIX Escola Regional de Alto Desempenho da Região Sul

10 a 12 de abril de 2019 em Três de Maio - RS

Sessões Especiais

Sessão Especial 1:

ERAD/RS: Uma Visão Histórica de Autores e Redes de Colaboração

Chair: Odorico Mendizabal
  • Quarta, 10/abr/2019 19h00 às 19h30
  • Auditório
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A Escola Regional de Alto Desempenho da Região Sul (ERAD/RS) é um evento anual, criado em 2001, que visa, entre outros objetivos, ser um fórum para qualificar profissionais da região sul do Brasil na área de Processamento de Alto Desempenho (PAD). Ao longo dos seus primeiros anos, o evento já publicou quase 1000 trabalhos, que ajudam a contar um pouco a história e da evolução da pesquisa em PAD na região sul. Neste contexto, o presente estudo tem como objetivo a análise dos trabalhos publicados nos Anais da ERAD/RS a fim conhecer os pesquisadores e grupos que contribuíram nesta história. A metodologia empregada envolveu a aplicação de técnicas de Análise de Redes Sociais, além do cálculo e interpretação das métricas dos autores e da rede de colaboração. Os resultados encontrados permitiram identificar os autores mais relevantes, de acordo com as diversas métricas analisadas, assim como as maiores comunidades de pesquisa. Espera-se que estes resultados forneçam subsídios à Comissão Reginal de Alto Desempenho para avaliar a abrangência geográfica do evento, repensar os horizontes e planejar a evolução para as próximas edições.
Sandro da Silva Camargo

Sandro da Silva Camargo

Unipampa

Sandro da Silva Camargo é Professor Adjunto IV no Campus Bagé da Universidade Federal do Pampa, com atuação nos cursos de Engenharia de Computação e no Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada (PPGCAP), onde é coordenador substituto. Ao longo de sua trajetória acadêmica, agregou os título de: Bacharel em Informática, pela URCAMP; Mestre e Doutor em Ciência da Computação pelo Instituto de Informática da Universidade Federal do Rio Grande do Sul. Realiza PD&I na área de Ciência de Dados, principalmente em aprendizado de máquina, mineração de dados, visualização de dados e bioinformática.

Leonardo Bidese de Pinho

Leonardo Bidese de Pinho

Unipampa

Leonardo Bidese de Pinho é Professor Associado II do Campus Bage da UNIPAMPA, com atuação no Curso de Graduação em Engenharia de Computação e no Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada (PPGCAP). Ao longo de sua trajetória acadêmica, agregou os título de: Técnico em Eletrônica pela ETFPEL, atual IFSUL; Bacharel em Ciência da Computação, pela UCPEL; Mestre e Doutor em Engenharia de Sistemas e Computação, pelo Programa de Engenharia de Sistemas e Computação (PESC) da COPPE-UFRJ. Publicou artigos em periódicos especializados internacionais indexados, diversos trabalhos completos e resumos em anais de eventos no país e no exterior (parte destes agraciados com prêmios ou distinções), tanto na condição de orientado como de orientador ou coorientador. Realiza PD&I nas áreas de Engenharia e Ciência da Computação, principalmente em Computação de Alto Desempenho e Alta Eficiência, em duas linhas: sistemas baseados em redes de sensores sem fio, particularmente sistemas com sensores e atuadores móveis e estáticos aplicados à pecuária de precisão; e sistemas distribuídos multimídia, em especial sistemas de distribuição de vídeo sob demanda escaláveis e custo-efetivos.

Sessão Especial 2:

HPC: dimensionando o hardware para a sua aplicação

Chair: Tiago Ferreto
Sessão voltada para professores e profissionais de empresas.
  • Quinta, 11/abr/2019 16h30 às 17h00
  • Auditório
Com diversas arquiteturas possíveis, os sistemas de alta performance são especificados de acordo com a aplicação para que retornem resultados em intervalos de tempo extremamente reduzidos em comparação aos métodos convencionais. Nesta apresentação você terá a oportunidade de conhecer mais a respeito das tecnologias disponíveis e alguns parâmetros para compor o sistema que melhor atenderá a sua demanda de processamento: GPUs, CPUs, NVMe, Overclock, Lanes de processamento.
Guilherme Friol

Guilherme Friol

SDC Engenharia

Guilherme Friol é especialista em computação com anos de experiência em ambientes computacionais de alta demanda, virtualização e HPC. Atua como consultor em arquitetura e otimização de sistemas de alto desempenho. Desenvolveu projetos relevantes junto a grandes instituições de pesquisa e notórios nomes da computação nacional em machine learning e redes neurais. Entre os projetos estão: Predição de Inibidores de Protease de Cisteína para Agentes Tripanocidas e Câncer (USP); Simulação de controle de veículo espacial e orientação de órbita (LAC-INPE); Pesquisa sobre plasmas astrofísicos e turbulências espaciais (ITA); Pesquisa em Astrofísica e física molecular (UNIVAP), entre outros.

Organização

Realização

Instituições colaboradoras

Apoio e Patrocínio

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