Minicursos

Minicurso 1

HPC hands-on: arquitetura, custos e payback de um datacenter de laboratório

Horário: 8:30h

Resumo: Resumo: As grandes nuvens parecem solução rápida, mas impõem custos voláteis, barreiras de dados e dependência externa que comprometem projetos acadêmicos de médio e longo prazo. Neste minicurso vamos abordar com uma boa estimativa, que um micro-datacenter on-premise bem administrado é financeiramente e pedagogicamente superior. O estudo de caso é o LaSDPC-Cloud/ICMC-USP - São Carlos que possui atualmente 45 nós heterogêneos, indicando 178 TFLOPS, 360 VMs 24×7, operando há aproximadamente 12 anos. A ideia é apresentar alguns fundamentos que envolvem esse universo de estrutura computacional para prover serviços para execução de problemas científicos, discutindo o pico teórico de CPU/GPU, amortizar hardware e projetar payback. Em seguida, vamos abordar a arquitetura do datacenter local e indicar custos: mesmo incluindo energia, manutenção e equipe mínima de especialistas para manutenção. O indicativo é que a infraestrutura base que construímos ao longo dos anos se hoje fosse implementada, pagaria-se em ~3 anos com economia na faixa de R$ 2 milhões no triênio em relação a AWS, Azure e GCP. Vamos abordar também como o ambiente atende às novas demandas de IA generativa para treinamento e fine-tuning de modelos. Por fim discuto o impacto didático com atendimento médio de 200 alunos/semestre em seis disciplinas que praticam DevOps, MLOps e HPC em condições próximas às dos datacenters comerciais, porém com custo operacional previsível e controlado. A criação, manutenção e a possibilidade de escalar recursos computacionais em datacenters de laboratório unem autonomia, economia e formação de recursos humanos.

Autores

Júlio Cezar Estrella

Professor Associado no Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da Universidade de São Paulo (ICMC/USP) e Livre-Docente pela mesma instituição. Possui Doutorado e Mestrado em Ciências de Computação e Matemática Computactional pela Universidade de São Paulo (USP) e Graduação em Ciência de Computação pela Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho (UNESP) . Suas linhas de pesquisa inlcuem: Provisionamento Dinâmico de Recursos Computacionais em Sistemas Distribuídos, com destaque para aplicações no contexto de: Internet das Coisas, Smart Cities e Smart Building, Cloud Computing, Virtualização, Micro Services e SOA. Desenvolve também pesquisa com foco na otimização de aplicações distribuidas e em processamento de alto desempenho.

Minicurso II

Programação Funcional, Concorrente e Paralela

Horário: Dia 29/05/25, 8:30-10:30h

Resumo:

Autores

Emílio de Camargo Francesquini

Bacharel (2003) e mestre (2007) em Ciência da Computação pelo Instituto de Matemática e Estatística (IME) da Universidade de São Paulo (USP). É também doutor em Ciência da Computação pelo IME-USP e pela Universidade de Grenoble Alpes, França (2014). De 2014 até 2017 atuou como pesquisador em regime de pós-doutorado no Instituto de Computação da Universidade Estadual de Campinas (Unicamp). Atualmente é professor adjunto na Universidade Federal do ABC (UFABC). Seus principais interesses de pesquisa incluem sistemas distribuídos; programação concorrente em processadores multi-core e many-core; e uso tecnologias de memória não voláteis.

Minicurso III (Necessita conta no github)

Processamento e análise de Big Data para aplicação de algoritmos de Machine Learning com interface Myriad através da utilização da plataforma HPCC Systems.

Horário: Dia 29/05/2025, 14:30-16h

Resumo: Ao longo do minicurso, os participantes terão a oportunidade de conhecer os conceitos essenciais de processamento e análise de volumes massivos de dados (Big Data) e o processo de desenvolvimento de um serviço de consulta através da utilização da plataforma “open-source” composta por um Cluster Computacional de Alto Desempenho (HPCC Systems) e, também, a aplicação de algoritmos de Aprendizado de Máquina com interface Myriad, bem como terão a possibilidade de aplicar os conhecimentos adquiridos em um ambiente de treinamento disponibilizado em sala de aula.

Autores

Mauro Marques

Engenheiro de Software da área de Treinamento da LexisNexis Risk Solutions. Sua principal atuação está relacionada ao desenvolvimento de programas de treinamento no Brasil, contemplando o suporte e mentoria à comunidade acadêmica, no que tange à Projetos de Pesquisa, cursos de extensão extracurriculares, coorientação em disciplinas de Iniciação Científica, mentoria durante a elaboração de TCCs, dissertações de mestrado e teses de doutorado e, também, coautoria em artigos científicos, possibilitando que pesquisadores e estudantes utilizem a plataforma HPCC Systems com capacidade computacional de alto desempenho, no desenvolvimento das suas atribuições acadêmicas.

XVI Escola Regional de Alto Desempenho do Estado de São Paulo

28 a 30 de maio de 2025, Unesp, São José do Rio Preto

Minicursos

Minicurso 1

HPC hands-on: arquitetura, custos e payback de um datacenter de laboratório

Autores

Júlio Cezar Estrella

Minicurso II

Programação Funcional, Concorrente e Paralela

Autores

Emílio de Camargo Francesquini

Minicurso III (Necessita conta no github)

Processamento e análise de Big Data para aplicação de algoritmos de Machine Learning com interface Myriad através da utilização da plataforma HPCC Systems.

Autores

Mauro Marques

Minicursos

Minicurso 1

HPC hands-on: arquitetura, custos e payback de um datacenter de laboratório

Autores

Júlio Cezar Estrella

Minicurso II

Programação Funcional, Concorrente e Paralela

Autores

Emílio de Camargo Francesquini

Minicurso III (Necessita conta no github)

Processamento e análise de Big Data para aplicação de algoritmos de Machine Learning com interface Myriad através da utilização da plataforma HPCC Systems.

Autores

Mauro Marques

ERAD-SP 2025