Abaixo estão as palestras previstas para a ERAD-SP 2026.
Horário: 02/09/2026 - 10h30
Resumo: A plataforma HPCC Systems de código aberto utiliza arquitetura de dados distribuída e uma metodologia de processamento paralelo para trabalhar com grandes conjuntos de dados. O 'pipeline' de dados na plataforma acompanha os dados desde a origem até a sua ingestão no cluster Thor, onde eles são refinados através de limpeza e padronização dos dados e, em seguida, enriquecidos, para depois, serem disponibilizados para aplicações de consulta em tempo real hospedadas no cluster Roxie. Em conjunto com essas duas arquiteturas de clusters e, compondo o chamado Power Trio, se faz presente a linguagem ECL, sendo a única linguagem necessária para expressar algoritmos de dados em toda a plataforma HPCC Systems. No cluster Thor, a linguagem ECL expressa “workflows” de dados que consistem em carregamento dados, transformação, vinculação, indexação etc. No cluster Roxie, a linguagem ECL define serviços de consultas de dados. A linguagem ECL é implicitamente paralela, portanto, o mesmo código ECL desenvolvido para ser executado em um cluster de nó único pode ser executado com a mesma facilidade em um cluster com centenas de nós. O programador não precisa se preocupar em implementar a paralelização, e a linguagem ECL possui uma função otimizadora que garante o melhor desempenho para uma arquitetura específica. Integrado à linguagem ECL encontram-se disponíveis diversas bibliotecas de Machine Learning aplicáveis às várias categorias de aprendizado de máquina, onde cada algoritmo tem suas próprias peculiaridades, as quais devem ser levadas em consideração para maximizar a precisão preditiva, tendo em conta que todos os 'bundles' operam de maneira muito semelhante, com algumas variações menores. Por esses motivos, é muito importante que não seja utilizada a exploração de Machine Learning para produzir produtos ou reivindicar habilidades sem antes consultar a documentação que acompanha cada 'bundle', a fim de usá-lo de forma efetiva. Finalmente, objetivando demonstrar a aplicação de algoritmos de Aprendizado de Máquina com interface Myriad na plataforma HPCC Systems, será apresentado um estudo de caso durante a realização do 'Minicurso' dentro da programação do ERAD-SP 2026.
Mauro Donato 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.
Horário: 02/09/2026 - 11h00
Resumo: Com a crescente demanda por alto desempenho computacional, escolher entre arquiteturas dedicadas à Inteligência Artificial ou à Computação de Alto Desempenho (HPC) tornou-se um dilema estratégico. Nesta apresentação, Genaro Costa explora os principais desafios de projeto, modelos de desempenho e requisitos de hardware para cada cenário, discutindo quando vale a pena investir em soluções dedicadas versus ambientes híbridos para maximizar eficiência e resultados.
Genaro Costa Graduado em computação com doutorado em arquitetura de computadores pela Universidade Autonoma de Barcelona. Professor Adjunto do IHAC/UFBa, atua como Arquiteto de Soluções e Gestor de laboratório de pesquisa e desenvolvimento da Bull no SENAI/CIMATEC. Tem interesse em Modelos de Desempenho, Computação Paralela, Computação Quântica e Inteligência Artificial.
Horário: 03/09/2026 - 11h
Resumo: A Computação de Alto Desempenho (HPC) mudou significativamente ao longo das últimas décadas, impulsionada pela evolução tecnológica e pelas novas demandas científicas. Revisitaremos parte dessa trajetória, dos supercomputadores tradicionais aos sistemas heterogêneos atuais, destacando o uso de aceleradores, os desafios de eficiência energética e movimentação de dados e, mais recentemente, a convergência entre HPC e Inteligência Artificial. A partir desse panorama, discutiremos como essas transformações vêm redefinindo o HPC, o papel da Versatus HPC e da comunidade brasileira nesse processo e os desafios que devem orientar sua evolução para além de 2026.
Otávio Rodrigues Bambans é HPC Solutions Architect na Versatus HPC e Bacharel em Sistemas de Informação pela Universidade de São Paulo (USP). Possui experiência nas áreas de Arquitetura de Sistemas Computacionais de Alto Desempenho (HPC), Ciência de Dados, Internet das Coisas e Representação do Conhecimento. Ao longo de sua trajetória, participou de projetos de pesquisa científica na USP e de atividades da Sociedade Brasileira de Computação (SBC). Atualmente, atua no desenvolvimento e compartilhamento de soluções em Computação de Alto Desempenho, combinando experiência acadêmica e profissional.
Horário: 03/09/2026 - 11h30
Resumo:
Victor Romeo HPC/AI solution architect
Horário: 04/09/2026 - 10h30
Resumo:
Leonardo Delatim Leonardo Delatim é Senior Principal Engineer na Dell Technologies, com foco em workloads de Inteligência Artificial, HPC e Edge Computing no Brasil e na América Latina. Atua como trust advisor para clientes e parceiros, ajudando no desenvolvimento de soluções que facilitam a adoção de Edge Computing, Computer Vision, AI, GenAI e HPC. Com pós-graduação em Inteligência Artificial e formação técnica em Segurança da Informação e Análise de Sistemas, além de mais de 12 anos de experiência em tecnologia da informação, lidera conversas técnicas sobre arquiteturas, dimensionamento, melhores práticas, workshops, atividades hands-on e provas de conceito. Sua experiência combina infraestrutura de data center, cloud, armazenamento, virtualização e plataformas corporativas, apoiando casos de uso em diferentes segmentos de mercado e acelerando a transformação de ideias em inovação com IA e HPC.
Horário: 02/09/2026 - 14:00h
Resumo:
Prof. Pedro Leite da Silva Dias (IAG/USP) Bacharel em Matemática Aplicada-IME-USP/1974, PhD em Ciências Atmosféricas na Colorado State University-1979. Atualmente Professor Titular e no IAG/USP desde 1975. Diretor do IAG/USP (2017-2021), Diretor do LNCC/MCTI (2007-2015) e Chefe do CPTEC/INPE (1988-1990) e atualmente Diretor Geral do Centro de Supercomputação Científica do Estado de São Paulo (C3SP). Membro titular da Academia Brasileira de Ciências e recebeu a Ordem do Mérito Científico do MCTI. Orientou cerca de 70 alunos de pós-graduação. Linha de pesquisa principal em dinâmica de fluidos geofísicos linear e não linear, aplicado a problemas tropicais e subtropicais. Experiência em Climatologia Dinâmica, Mudanças Climáticas, Previsão de Tempo e Clima, Computação de Alto Desempenho, Aplicações de Inteligência Artificial na Meteorologia e Gestão Científica.
Horário: 03/09/2026 - 14h
Resumo: A palestra apresentará como a computação de alto desempenho é utilizada no Laboratório de Astrofísica Teórica da EACH-USP para investigar problemas em astrofísica de plasmas. Inicialmente, será descrita a infraestrutura do cluster Hydra e o fluxo de trabalho adotado desde a formulação dos modelos físicos até a execução, análise e visualização dos resultados. Serão discutidas aplicações envolvendo simulações magnetohidrodinâmicas em três dimensões, estudos de estabilidade de sistemas linearizados, como a instabilidade de tearing, e análise e visualização de grandes volumes de dados científicos. Particular atenção será dada às estratégias de paralelização híbrida com MPI e OpenMP utilizadas nos códigos tridimensionais, incluindo decomposição de domínio, execução em memória compartilhada e comunicação entre nós. Pretendo também apresentar alguns resultados de desempenho e escalabilidade obtidos no cluster Hydra, caso consiga concluir os testes a tempo, comparando diferentes configurações de processos MPI e threads OpenMP. Serão discutidos os principais gargalos observados, especialmente os efeitos da comunicação entre os nós por meio da rede de 10 Gb/s e sua influência na eficiência paralela das simulações. Por fim, serão abordadas perspectivas para a evolução da infraestrutura e dos códigos científicos, incluindo o uso de GPUs e outros aceleradores, os desafios de adaptação dos algoritmos a arquiteturas heterogêneas e as possíveis aplicações de modelos de linguagem no desenvolvimento, documentação, teste e modernização de códigos de pesquisa.
Prof. Grzegorz Kowal (EACH/USP) Grzegorz Kowal é professor associado da EACH-USP e pesquisador do Laboratório de Astrofísica Teórica. Doutor em Astronomia pela Universidade Jaguelônica, na Polônia, atua nas áreas de astrofísica computacional, turbulência magnetohidrodinâmica, reconexão magnética, instabilidades em plasmas e aceleração de partículas. Desenvolve e utiliza métodos numéricos, códigos paralelos e infraestruturas de computação de alto desempenho para simulações de plasmas astrofísicos em duas e três dimensões.
