Dia 04/12 (quinta-feira)
Dia 04/12 (quinta-feira)
Embedded Files
12:00
Credenciamento
Entrada do Auditório
13:00
Minicurso:
OpenMP: Acelerando Aplicações com Memória Compartilhada
Roussian Gaioso (PUC-GO)
Resumo: OpenMP é a principal API para programação em memória compartilhada. Neste minicurso, vamos explorar o OpenMP e demonstrar como usá-lo para otimizar o desempenho de suas aplicações de forma rápida e simples.
Local: a definir
Número de vagas: 20
Pré-requisito: C/C++ básico
Roussian Gaioso é graduado em Sistema de Informação pela Universidade Estadual de Goiás (dezembro/2009); Mestrado em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Goiás (fevereiro/2014); Doutorado em Ciência da Computação pela Universidade Federal de São Carlos (UFSCar) na área de Computação de Alto Desempenho (Computação Paralela e Distribuída). Pós-doutorado em Ciência da Computação pela Universidade Federal de São Carlos (UFSCar) na área de Computação de Alto Desempenho (Computação Paralela e Distribuída).
15:00
Coffee Break.
15:30
Maratona de Programação Paralela OpenMP. Local: a definir
A Maratona de Programação Paralela (MPP) é uma trilha da Escola Regional de Computação de Alto Desempenho do Centro-Oeste (ERAD-CO).
O objetivo da maratona é preparar os alunos e fomentar a formação de equipes para as competições nacionais de programação paralela. São convidados a participar da maratona os alunos de graduação e pós-graduação dos cursos da área de Computação: Ciência da Computação, Engenharia de Software, Engenharia da Computação, Sistemas de Informação e cursos correlatos.
O torneio é individual e será disputado com consulta a documentação de bibliotecas de programação, mas não serão permitidos o acesso à Internet irrestrito nem o uso de Inteligência Artificial na web ou integrados às interfaces de desenvolvimento (IDE).
No começo da competição, serão apresentados 3 problemas e suas soluções seriais em C ou C++. Os competidores deverão implementar versões paralelas e serão declarados vencedores aqueles que obtiverem melhor ganho de desempenho (speedup) em relação à versão serial.
18:00
Palestra:
Simulações Climáticas e Ambientais no EARTH-2
Pedro Mário Silva (NVIDIA)
Resumo: A definir.
Local: A definir
Pedro Mário Cruz e Silva fez sua graduação (1995) e mestrado (1998) na Universidade Federal de Pernambuco (UFPE), fez seu doutorado em 2004 na PUC-Rio. Criou o Grupo de Geofísica Computacional na PUC-Rio onde trabalhou por 15 anos como Gerente, durante este período foi responsável por vários projetos de Desenvolvimento de Software e P&D para Geofísica com forte foco em inovação. Concluiu o MBA em 2015 na Fundação Getúlio Vargas (FGV/RJ). Atualmente é o Arquiteto de Soluções para Ensino Superior e Pesquisa na Região da América Latina da NVIDIA.
Dia 05/12 (sexta-feira)
Dia 05/12 (sexta-feira)
08:00
Reunião CRAD. Local: a definir
09:00
Coffee Break.
10:00
Palestra:
Laboratório Multiusuário de Computação de Alto Desempenho da UFG
Herbert de Castro Georg (UFG)
Resumo: O Laboratório Multiusuário de Computação de Alto Desempenho (LaMCAD) foi criado no final de 2018 com o objetivo de centralizar esforços para oferecer à comunidade acadêmica da UFG e das instituições parceiras, infraestrutura, serviços e recursos computacionais voltados para computação científica de alta performance (processamento, armazenamento e virtualização). Nesta palestra, descreveremos a estruturação do LaMCAD, a organização dos serviços disponíveis, os resultados e impactos do laboratório, suas perspectivas e seus desafios atuais.
Local: a definir
Herbert de Castro Georg é professor do Instituto de Física da UFG e Coordenador Geral do Laboratório Multiusuário de Computação de Alto Desempenho da UFG (LaMCAD). É graduado em Matemática pela PUC-GO (1996) e em Física pela UFG (1999) e Doutor em Física pela USP (2006). Foi pesquisador visitante na Universidade de Viena (2007) e professor visitante na USP (2017). Bolsista de produtividade PQ2 do CNPq no período 2010-2021. Como pesquisador atua na área de Física Molecular Teórica e Computacional e por isso tem interesse em computação de alto desempenho.
11:00
Intervalo
13:00
Fórum de Iniciação Científica e de Pós-graduação. Local: a definir
15:00
Coffee Break.
15:30
Minicurso:
Processamento de Dados Massivos com Apache Spark
Leonardo Amorim (UFG)
Resumo: O Apache Spark é o principal framework de processamento de dados massivos em Big Data. Neste minicurso, vamos explorar o Apache Spark e demonstrar como usá-lo para processar grandes volumes de dados de forma rápida e simples.
Local: a definir
Número de vagas: 20
Pré-requisito: C/C++ básico ou Python básico
Leonardo Amorim é Doutor em Ciência da Computação pela UFG com pesquisa sobre Processamento de Alto Desempenho (HPC) com aplicações em Processamento de Linguagem Natural (NLP). Mestre em Ciência da Computação pela UFG com foco em Inteligência Computacional. Bacharel em Engenharia de Computação pela PUC-GO. E Professor de graduação e pós-graduação em Big Data e Machine Learning/Inteligência Artificial nas seguintes faculdades: PUC Goiás, Faculdade Sul Americana e IPOG.
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