Programação

Dia 22/11 (sexta-feira)

8:00

Credenciamento

9:00

Palestra:

Nova plataforma NVIDIA para HPC e Inteligência Artificial (IA)

João Paulo Navarro (NVIDIA), Local: Auditório - Letras

Resumo: Deep Learning (DL) é a técnica de Machine Learning que vem proporcionando avanços surpreendentes nos mais variados fluxos de trabalho da indústria e academia. A Inteligência Artificial moderna é a 4ª revolução industrial e a plataforma da NVIDIA fornece poder computacional para os mais complexos algoritmos de DL. A nova arquitetura de GPUs Volta, juntamente com o CUDA 9 e os SDKs da NVIDIA, foram aprimorados para incluir algoritmos especializados e altamente otimizados para extrair o máximo potencial das placas de vídeo no treinamento de algoritmos de DL, utilizados nos mais importantes frameworks da atualidade (TensorFlow, Caffe, Torch, etc). Veremos aplicações dos algoritmos de DL em diversas áreas do conhecimento, como Visão Computacional, Carros Autônomos e Robótica!

João Paulo Navarro é Cientista da Computação e mestre em Modelagem Computacional (UFJF), tendo dedicado boa parte de sua carreira desenvolvendo projetos de computação científica, simulação física e machine learning. Possui vasta experiência no desenvolvimento de algoritmos e técnicas de visualização voltadas ao processamento geofísico. Hoje, na NVIDIA, é Arquiteto de Soluções com foco em computação de alto-desempenho e Deep Learning.

10:30

Minicurso:

Introdução à programação de GPU com o OpenACC

João Paulo Navarro (NVIDIA), Local: Lab 154 - INF

Resumo: Aprenda como acelerar seu aplicativo C/C++ ou Fortran usando o OpenACC para aproveitar a potência massivamente paralela das GPUs NVIDIA. O OpenACC é uma abordagem baseada em diretivas para computação, na qual você fornece dicas para compilador acelerar seu código, em vez de escrever o código do acelerador sozinho. Em 90 minutos, você experimentará um processo de quatro etapas para acelerar aplicativos usando o OpenACC: (1) Caracterizar e criar perfil de seu aplicativo; (2) adicionar diretivas de computação; (3) Adicionar diretivas para otimizar a movimentação de dados; e (4) otimizar sua aplicação usando o escalonamento do kernel.

Número de vagas: 30

Pré-requisito: familiaridade com C/C++

14:00

Palestra:

Programação Paralela de GPUs e FPGAs: Estudo de Caso em Bioinformática

Alba Cristina M. A. Melo (UnB), Local: Auditótio - Letras

Resumo: Apresentaremos uma visão geral da área de programação paralela, e do problema de comparação de sequências biológicas. Em seguida discutiremos o problema de tarefas dependentes que seguem o padrão de frente de onda (wavefront) e apresentaremos dois estudos de caso em Bioinformática, um usando FPGA e outro usando GPU. Finalizaremos com uma discussão sobre trabalhos futuros na área.

Alba Cristina M. A. Melo possui PhD em Ciência da Computação pelo Institut National Polytechnique de Grenoble (INPG), França, 1996, Mestrado em Ciência da Computação pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS), 1991, e Graduação em Processamento de Dados pela Universidade de Brasília (UnB), 1986.

15:30

Palestra:

Evolução e Desafios da Computação Paralela e de Alto Desempenho

Alfredo Goldman (USP), Local: Auditótio - Letras

Resumo: Nesta palestra apresentaremos uma visão geral da área de programação paralela e os desafios de pesquisa rumo ao exascale. Após um breve histórico da evolução dessas tecnologias, mostraremos as vantagens e limitações das principais ferramentas atualmente em uso assim como as principais tendências para o futuro.

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.

17:30

Palestra:

Laboratório Multiusuário de Computação de Alto Desempenho da UFG

Felipe Pamplona Mariano (UFG) / Herbert de Castro Georg (UFG), Local: Local: sala 257 - INF

Resumo: O Laboratório Multiusuário de Computação de Alto Desempenho (LaMCAD) foi criado no final de 2018 com o objetivo de centralizar os esforços para oferecer, à comunidade acadêmica da UFG e a instituições parceiras, infraestrutura, serviços e recursos computacionais voltados para computação científica que demandem alto poder de processamento, armazenamento e virtualização (computação em nuvem), dentre outros aspectos computacionais específicos. Nesta palestra, descreveremos a estruturação física do LaMCAD e a organização dos novos serviços que serão disponibilizados em breve.

Felipe Pamplona Mariano é professor da Escola de Engenharia Elétrica, Mecânica e de Computação (EMC) e presidente do Conselho Gestor do LaMCAD. Herbert de Castro Georg é professor do Instituto de Física (IF) e presidente do Comitê Executivo do LaMCAD.