Abertura do Evento

Webinar I

Apresentador: Prof. Alfredo Goldman

Título: Desafios e Possibilidades da Computação Heterogênea para a Computação de Alto Desempenho

Resumo: Com o surgimento de máquinas com muitos núcleos e dispositivos aceleradores como GPUs e FPGAs foi possível proporcionar um grande aumento de capacidade de processamento. Mas, conseguir extrair o desempenho de uma máquina não é fácil. Nessa palestra vamos discutir sobre esse tema e apresentar as linhas de pesquisa de um projeto de grande porte recém aprovado.

ShortBio: Alfredo Goldman possui graduação em Matemática Aplicada pela Universidade de São Paulo (1990), mestrado em Matemática Aplicada pela Universidade de São Paulo (1994) e doutorado em Informatique et Systèmes – Institut National Polythecnique De Grenoble (1999). Atualmente é professor associado da Universidade de São Paulo.

Webinar II

Apresentador: Profa. Lúcia Drumond

Título: Otimização de Custos Computacionais em Nuvens para Execução de Aplicações de Alto Desempenho

Resumo: Nesta palestra, apresentaremos alguns problemas de gerenciamento de recursos em nuvens e algumas estratégias para resolvê-los, visando o uso eficiente dessas plataformas por aplicações da área de Computação de Alto Desempenho ( High Performance Computing – HPC). Muitas aplicações de

importância estratégica para o país, como as empregadas na indústria de petróleo e gás, meteorologia e nas áreas de biodiversidade e saúde, dependem de HPC para fornecer resultados precisos em tempos

realísticos. As nuvens computacionais surgiram como uma alternativa de baixo custo a HPC, oferecendo um conjunto de recursos virtualizados que podem ser provisionados e alocados dinamicamente com rapidez. No entanto, ainda existem várias barreiras ao seu uso, como seleção de máquinas virtuais (VMs) e escalonamento de tarefas nessas VMs, que impactam diretamente no desempenho e nos custos financeiros. Além disso, as VMs em nuvem estão sujeitas a revogações nos mercados mais baratos (spots) e, para atender aos acordos de nível de serviço, a tolerância a falhas de VMs em nuvem deve ser tratada.

ShortBio: Lúcia Drummond tem trabalhado na área de computação paralela e distribuída por muitos anos. Mais recentemente, tem investigado questões relacionadas à modelagem e desenvolvimento de estratégias de escalonamento de tarefas e dimensionamento de recursos em nuvens computacionais. Graduou-se Bacharel em Matemática - Informática pela Universidade do Estado do Rio de Janeiro em 1987, concluiu o mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ) em 1990, quando participou do desenvolvimento equipe do primeiro computador paralelo da UFRJ, Brasil. Concluiu o Doutorado em Engenharia de Sistemas e Computação pela Universidade Federal do Rio de Janeiro em 1994, e o artigo principal de sua tese obteve o Prêmio de incentivo à pesquisa do Ministério da Ciência e Tecnologia e da Compaq Company, organizado pela Academia Brasileira das Ciências. Atualmente é Professora Titular da Universidade Federal Fluminense, Brasil, e seus atuais interesses de pesquisa são em computação de alto desempenho em nuvens. Em particular, neste tema, nos últimos cinco anos, orientou 3 teses de doutorado, e publicou mais de 20 artigos. É Pesquisadora Nível 1 do CNPq, com mais de 100 publicações em congressos e periódicos. É coordenadora dos Programas de Pós-Graduação Stricto Sensu da Universidade Federal Fluminense e coordenadora da Comissão Especial de Arquitetura e Processamento de Alto Desempenho da Sociedade Brasileira de Computação. Foi Coordenadora de Programa das conferências SBAC PAD 2016 e 2020.

MINICURSO I

Título: FaaS - Funções como Serviço: desenvolvendo aplicações na próxima geração da computação em nuvem

Apresentador(a): Leonardo Rebouças de Carvalho

Pré-requisitos: não há.

ShortBio: Leonardo Rebouças de Carvalho é doutourando em informática pela Universidade de Brasília com foco em Computação em Nuvem. Sua linha de pesquisa envolve Funções como Serviço, computação paralela e de alto desempenho. Ele atua profissionalmente como gerente de automação de produtos para nuvem na Dataprev. Possui experiência com engenharia de software, inteligência de negócios e gerenciamento de projetos.

Webinar III

Título: Plataformas da NVIDIA para desenvolvimento de aplicações de IA

Apresentador: Pedro Mário Cruz e Silva

ShortBio: Pedro Mário Cruz e Silva é Bacharel em Matemática (1995) e Mestre em Matemática Aplicada e Otimização (1998) pela UFPE, Doutor em Computação Gráfica pela PUC-Rio (2004). Trabalhou por 15 anos no Instituto Tecgraf/PUC-Rio onde criou o Grupo de Geofísica Computacional, durante este período liderou diversos projetos de Desenvolvimento de Software, bem como projetos de Pesquisa na área de Geofísica. Finalizou o MBA em Gestão Empresarial na FGV-Rio. Atualmente é o Gerente de Arquitetura de Soluções da NVIDIA para América Latina.

MINICURSO II

Título: Introdução ao Spark com Pyspark

Apresentador(a): Leonardo Afonso Amorim

Pré-requisitos: não há.

Resumo: Apache Spark é um mecanismo de análise unificado para processamento de dados em grande escala. E o PySpark é uma interface para Apache Spark em Python. Ele permite que você escreva aplicativos Spark usando APIs Python para analisar interativamente seus dados em um ambiente distribuído. O PySpark é compatível com a maioria dos recursos do Spark, como Spark SQL, DataFrame, Streaming, MLlib (Machine Learning) e Spark Core. Neste minicurso, vamos entender como o Spark funciona e como fazer análise de dados usando RDD e Dataframes no Google Colab.

ShortBio: Bacharel em Engenharia de Computação pela PUC-GO. Mestre em Ciência da Computação pela UFG com foco em Inteligência Computacional. Doutor em Ciência da Computação pela UFG com pesquisa sobre Processamento de Alto Desempenho (HPC) com aplicações em Processamento de Linguagem Natural (NLP). Também na UFG fez pesquisa sobre aplicação de Machine Learning para Reparo Automatizado de Software. Lecionou sobre Inteligência Artificial/Computacional para Engenharia de Computação na Universidade Federal de Goiás. Trabalhou como Engenheiro de Dados na 4Linux e como Engenheiro de Machine Learning na Rankdone. É professor de graduação e pós-graduação em Big Data e Machine Learning/Inteligência Artificial nas seguintes faculdades: Faculdade Sul Americana, IPOG e SENAI. É Especialista em Big Data na Semantix. Possui as seguintes certificações em TI: Linux Professional Institute e Hortonworks HDPCD (Hadoop Developer). Link para currículo Lattes: http://lattes.cnpq.br/6936205932284568