Anomaly Detection and Root Cause Analysis in Cloud-Native Environments Using Large Language Models and Bayesian Networks. Diego Frazatto Pedroso, Luís Almeida, Lucas Eduardo Gulka Pulcinelli, William Akihiro Alves Aisawa, Inês Dutra, and Sarita Mazzini Bruschi. In: IEEE Access 13 (2025), pp. 77550–77564.

A Comprehensive Benchmark for 2D Convolution Primitive Evaluation. Lucas Alvarenga, Victor Ferrari, Rafael Souza, Marcio Pereira, and Guido Araujo. In: MLArchSys Workshop, ISCA 2024 Conference.

Integrating Multi-FPGA Acceleration to OpenMP Distributed Computing. Pedro Henrique Rosso, Lucian Petrica, Nusrat Jahan Lisa, Marcio Pereira, Sandro Rigo, Hervé Yviquel, Vanderlei Bonato, Emilio Francesquini and Guido Araujo. In: Espinosa, A., Klemm, M., de Supinski, B.R., Cytowski, M., Klinkenberg, J. (eds) Advancing OpenMP for Future Accelerators. IWOMP 2024. Lecture Notes in Computer Science, vol 15195. Springer, Cham.

Combining Compression and Prefetching to Improve Checkpointing for Inverse Seismic Problems in GPUs. Thiago Maltempi, Sandro Rigo, Marcio Pereira, Hervé Yviquel, Jessé Costa, and Guido Araujo. In Euro-Par 2024: Parallel Processing: 30th European Conference on Parallel and Distributed Processing, Madrid, Spain, August 26–30, 2024, Proceedings, Part III. Springer-Verlag, Berlin, Heidelberg, 167–181.

DeepWave: A Software Stack for Parallelizing Deep Learning Models Used in Geophysics. A. Pinto, G. Leite, M. Pereira, H. Yviquel, S. Rigo and G. Araujo. 2024 IEEE 36th International Symposium on Computer Architecture and High-Performance Computing (SBAC-PAD), Hilo, HI, USA, 2024, pp. 49-58.

Ion-molecule collision cross-section calculations using trajectory parallelization in distributed systems. Samuel Cajahuaringa, Leandro N. Zanotto, Sandro Rigo, Hervé Yviquel, Munir S. Skaf, Guido Araujo. Journal of Parallel and Distributed Computing, Volume 191, 2024, 104902, ISSN 0743-7315.

Programação com GPU/Aceleradores: Introdução à Programação CUDA. Denise Stringhini. 2024, curso na Escola de Verão do Laboratório Nacional de Computação Científica, vídeo. 

Improving Convolution via Cache Hierarchy Tiling and Reduced Packing. Victor Ferrari, Rafael Sousa, Marcio Pereira, João P. L. de Carvalho, José Nelson Amaral, and Guido Araujo. 2023, in Proceedings of the International Conference on Parallel Architectures and Compilation Techniques (PACT '22). Association for Computing Machinery, New York, NY, USA, 538–539

Source Matching and Rewriting for MLIR Using String-Based Automata. Vinicius Espindola, Luciano Zago, Hervé Yviquel, and Guido Araujo. 2023 ACM Trans. Archit. Code Optim. 20, 2, Article 22 (June 2023), 26 pages.

Advancing Direct Convolution Using Convolution Slicing Optimization and ISA Extensions. Victor Ferrari, Rafael Sousa, Marcio Pereira, João P. L. De Carvalho, José Nelson Amaral, José Moreira, and Guido Araujo. 2023 ACM Trans. Archit. Code Optim. 20, 4, Article 54 (December 2023), 26 pages.

A Self-distributing System Framework for the Computing Continuum. Roberto Rodrigues Filho, Renato S. Dias, João Seródio, Barry Porter, Fábio M. Costa, Edson Borin, Luiz F. Bittencourt. 2023 in 32nd International Conference on Computer Communications and Networks (ICCCN 2023). Honolulu, HI, USA, [ACEITO].

Tensor slicing and optimization for multicore NPUs, Journal of Parallel and Distributed Computing. Rafael Sousa, Marcio Pereira, Yongin Kwon, Taeho Kim, Namsoon Jung, Chang Soo Kim, Michael Frank, Guido Araujo. Volume 175, 2023, Pages 66-79, ISSN 0743-7315.

The OpenMP Cluster Programming Model. Hervé Yviquel, Marcio Pereira, Emílio Francesquini, Guilherme Valarini, Gustavo Leite, Pedro Rosso, Rodrigo Ceccato, Carla Cusihualpa, Vitoria Dias, Sandro Rigo, Alan Souza, and Guido Araujo. 2023 in Workshop Proceedings of the 51st International Conference on Parallel Processing (ICPP Workshops '22). Association for Computing Machinery, New York, NY, USA, Article 17, 1–11.

An OpenMP-only Linear Algebra Library for Distributed Architectures. C. Cardoso, H. Yviquel, G. Valarini, G. Leite, R. Ceccato, M. Pereira, A. Souza, G. Araujo. 2022 International Symposium on Computer Architecture and High Performance Computing Workshops (SBAC-PADW), Bordeaux, France, 2022, pp. 17-24.

A multiple linear regression approach for understanding the trade-offs in learning HPC job scheduling heuristics.  Lucas de Sousa Rosa, Danilo Carastan-Santos, Alfredo Goldman. Inria. 2023.

Evaluating execution time predictions on GPU kernels using an analytical model and machine learning techniques. Marcos Amaris, Raphael Camargo, Daniel Cordeiro, Alfredo Goldman, Denis Trystram. 2023. Journal of Parallel and Distributed Computing, 171, 66-78.

Ion-Molecule Collision Cross-Section Simulation using Linked-cell and Trajectory Parallelization. Samuel Cajahuaringa, Leandro N. Zanotto, Daniel L. Z. Caetano, Sandro Rigo, Hervé Yviquel, Munir S. Skaf, Guido Araujo. 2022 IEEE 34th International Symposium on Computer Architecture and High-Performance Computing (SBAC-PAD), Bordeaux, France, 2022, pp. 150-159.

Special Issue on Compiling for Accelerators. G. Araujo and L. Wanner. 2022, in IEEE Micro, vol. 42, no. 5, pp. 6-8, 1 Sept.-Oct. 2022.

Using Barrier Elision to Improve Transactional Code Generation. Bruno Honorio, Joao P. L. de Carvalho, Catalina Morales, Alexandro Baldassin, Guido Araujo. 2022 ACM Trans. Archit. Code Optim. 19, 3, Article 46 (September 2022), 23 pages.

Implementing the Broadcast Operation in a Distributed Task-based Runtime. R. Ceccato, H. Yviquel, M. Pereira, A. Souza and G. Araujo, 2022 International Symposium on Computer Architecture and High Performance Computing Workshops (SBAC-PADW), Bordeaux, France, 2022, pp. 25-32.

Parallelizing Git Checkout: a Case Study of I/O Parallelism. Matheus Tavares Bernardino and Alfredo Goldman. 2022 IEEE 34th International Symposium on Computer Architecture and High Performance Computing (SBAC-PAD), Bordeaux, France, 2022, pp. 293-304.

Compiling Files in Parallel: A Study with GCC. Giuliano Belinassi; Richard Biener; Jan Hubička; Daniel Cordeiro; Alfredo Goldman. 2022 International Symposium on Computer Architecture and High Performance Computing Workshops (SBAC-PADW), Bordeaux, France, 2022, pp. 1-8

Coisas para Fazer Antes de Paralelizar. Alfredo Goldman, Vitor Tessari Terra, Sarita Mazzini Bruschi. In: Minicursos do XXIII Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho, 2022, cap. 3.

In search of efficient scheduling heuristics from simulations and Machine Learning. Lucas Rosa, Alfredo Goldman. 2022, In: Anais Estendidos do XXIII Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho, (pp. 17-24). Porto Alegre: SBC.

Technical Debt Prioritization: A Developer's Perspective. Diogo Pina; Carolyn Seaman; Alfredo Goldman. 2022 IEEE/ACM International Conference on Technical Debt (TechDebt), Pittsburgh, PA, USA, 2022, pp. 46-55.

Coisas para Saber Antes de Fazer o Seu Próprio Benchmarks Game. Alfredo Goldman, Elisa Uhura, Sarita Mazzini Bruschi. 2022, In: Minicursos da XXII Escola Regional de Alto Desempenho da Região Sul (ERAD-RS 2022), Org. Arthur Lorenzon, Márcio Castro, Mauricio Pillon. (pp. 85-103). Porto Alegre: SBC.

Prefácio e Organização dos Anais da XIII Escola Regional de Alto Desempenho de São Paulo. Hélio Crestana Guardia, Ricardo Menotti, Alfredo Goldman, Flávia Pisani. 2022, Anais da XIII Escola Regional de Alto Desempenho de São Paulo. (pp. i-xi). São Carlos: SBC.

Accelerating Graph Applications Using Phased Transactional Memory. Catalina Morales, Rafael Murari, Joao P. L. de Carvalho, Bruno Honorio, Alexandro Baldassin and Guido Araujo. 2021, In: 27th Int. European Conference on Parallel and Distributed Computing (Euro-Par 2021), Sep. 2021.


Efficient Tensor Slicing for Multicore NPUs using Memory Burst Modeling. R. Sousa, B. Jung, J. Kwak, M. Frank and G. Araujo, 2021 IEEE 33rd International Symposium on Computer Architecture and High Performance Computing (SBAC-PAD), Belo Horizonte, Brazil, 2021, pp. 84-93. 

Créditos em Artigos e Outras Publicações:
trabalhos realizados por colaboradores do Projeto Temático

É necessário que o apoio da FAPESP através do projeto temático seja reconhecido em TODAS as publicações (artigos, teses, dissertações, trabalhos em anais de eventos, livros, páginas de internet, ou quais quer outras formas de difusão das atividades) que tenham se beneficiado desses recursos de algum modo.

Para incluir o reconhecimento à agência financiadora, use uma sentença como a seguinte:

Esta pesquisa é financiada por recursos do Projeto Temático FAPESP processo no 19/26702-8.

ou em inglês:

This research is funded by FAPESP grant #19/26702-8.

Segundo a FAPESP: 

"Os outorgados também são responsáveis por garantir que em toda publicação de materiais (incluindo páginas na internet) que resultem total ou parcialmente de Auxílio ou Bolsa, exceto artigos científicos publicados em revistas científicas ou técnicas com revisão por pares, conste a seguinte declaração de responsabilidade: "As opiniões, hipóteses e conclusões ou recomendações expressas neste material são de responsabilidade do(s) autor(es) e não necessariamente refletem a visão da FAPESP".

Mais informações na página da FAPESP.