Aceleración de Algoritmos en Procesadores Multicore, GPGPU y FPGA. Algorithm Acceleration with Multicore, GPGPU and FPGA Processors.

El avance en la potencia de cómputo en nuestros días viene dado por la paralelización del procesamiento, dadas las características que disponen las nuevas arquitecturas de hardware. Utilizar convenientemente este hardware impacta en la aceleración de los algoritmos en ejecución (programas). Sin embargo, convertir de forma adecuada el algoritmo en su forma paralela es complejo, y a su vez, esta forma, es específica para cada tipo de hardware paralelo. En la actualidad los procesadores de uso general más comunes son los multicore, procesadores paralelos, también denominados Symmetric Multi-Processors (SMP). Hoy en día es difícil hallar un procesador para computadoras de escritorio que no tengan algún tipo de paralelismo del caracterizado por los SMP, siendo la tendencia de desarrollo, que cada día nos encontremos con procesadores con mayor numero de cores disponibles. Por otro lado, los dispositivos de procesamiento de video (Graphics Processor Units - GPU), a su vez, han ido desarrollando su potencia de cómputo por medio de disponer de múltiples unidades de procesamiento dentro de su composición electrónica, a tal punto que en la actualidad no es difícil encontrar placas de GPU con capacidad de 200 a 400 hilos de procesamiento paralelo. Estos procesadores son muy veloces y específicos para la tarea que fueron desarrollados, principalmente el procesamiento de video. Sin embargo, como este tipo de procesadores tiene muchos puntos en común con el procesamiento científico, estos dispositivos han ido reorientándose con el nombre de General Processing Graphics Processor Unit (GPGPU). A diferencia de los procesadores SMP señalados anteriormente, las GPGPU no son de propósito general y tienen sus complicaciones para uso general debido al límite en la cantidad de memoria que cada placa puede disponer y al tipo de procesamiento paralelo que debe realizar para poder ser productiva su utilización. Los dispositivos de lógica programable, FPGA, son dispositivos capaces de realizar grandes cantidades de operaciones en paralelo, por lo que pueden ser usados para la implementación de algoritmos específicos, aprovechando el paralelismo que estas ofrecen. Su inconveniente viene derivado de la complejidad para la programación y el testing del algoritmo instanciado en el dispositivo. Ante esta diversidad de procesadores paralelos, el objetivo de nuestro trabajo está enfocado en analizar las características especificas que cada uno de estos tienen, y su impacto en la estructura de los algoritmos para que su utilización pueda obtener rendimientos de procesamiento acordes al número de recursos utilizados y combinarlos de forma tal que su complementación sea benéfica. Específicamente, partiendo desde las características del hardware, determinar las propiedades que el algoritmo paralelo debe tener para poder ser acelerado. Las características de los algoritmos paralelos determinará a su vez cuál de estos nuevos tipos de hardware son los mas adecuados para su instanciación. En particular serán tenidos en cuenta el nivel de dependencia de datos, la necesidad de realizar sincronizaciones durante el procesamiento paralelo, el tamaño de datos a procesar y la complejidad de la programación paralela en cada tipo de hardware. Today´s advances in high-performance computing are driven by parallel processing capabilities of available hardware architectures. These architectures enable the acceleration of algorithms when thes ealgorithms are properly parallelized and exploit the specific processing power of the underneath architecture. Most current processors are targeted for general pruposes and integrate several processor cores on a single chip, resulting in what is known as a Symmetric Multiprocessing (SMP) unit. Nowadays even desktop computers make use of multicore processors. Meanwhile, the industry trend is to increase the number of integrated rocessor cores as technology matures. On the other hand, Graphics Processor Units (GPU), originally designed to handle only video processing, have emerged as interesting alternatives to implement algorithm acceleration. Current available GPUs are able to implement from 200 to 400 threads for parallel processing. Scientific computing can be implemented in these hardware thanks to the programability of new GPUs that have been denoted as General Processing Graphics Processor Units (GPGPU).However, GPGPU offer little memory with respect to that available for general-prupose processors; thus, the implementation of algorithms need to be addressed carefully. Finally, Field Programmable Gate Arrays (FPGA) are programmable devices which can implement hardware logic with low latency, high parallelism and deep pipelines. Thes devices can be used to implement specific algorithms that need to run at very high speeds. However, their programmability is harder that software approaches and debugging is typically time-consuming. In this context where several alternatives for speeding up algorithms are available, our work aims at determining the main features of thes architectures and developing the required know-how to accelerate algorithm execution on them. We look at identifying those algorithms that may fit better on a given architecture as well as compleme

Producción de conocimientos aplicables a una solución tecnológica, a escala de laboratorio o equivalente

Entre los problemas comerciales más importantes que el maní de origen argentino enfrenta en el mercado internacional se destaca la amplia variación en los volúmenes ofertados anualmente, debido a las oscilaciones en la producción y el rendimiento, lo cual dificulta satisfacer plenamente la demanda internacional creciente de maní confitería. Argentina tiene una capacidad exportadora de alrededor de 400.000 toneladas por año. Sin embargo, ante una oferta decreciente de los principales competidores en el mercado internacional, EE.UU y China, la demanda queda insatisfecha, por lo cual nuestro país podría aumentar sus exportaciones en no menos de un 25%, lo que representaría no menos de 150 millones de dólares, que actualmente se dejan de percibir. Problemas de producción y el avance de nuevas tecnologías de cultivo están cambiando el panorama en la producción cordobesa y nacional del maní. Por una parte, la principal región productora argentina se está ampliando hacia el sur de la Provincia de Córdoba y, también, se está desarrollando el cultivo en el noroeste argentino (NOA), ocupándose ambientes sustancialmente distintos a la de la zona núcleo tradicional. Soave (1997), puntualiza que la obtención de nuevas variedades, que amplíen el estrecho panorama varietal existente e incorporen caracteres que respondan a las condiciones locales debe ser un objetivo prioritario y permanente. La literatura proporciona evidencia clara que las especies silvestres del género Arachis son fuentes potenciales de altos niveles de resistencia/tolerancia a enfermedades y sequía. Por otro lado, Fávero (2004) ha demostrado la posibilidad cierta de transferencia de atributos genéticos presente en estas especies al maní cultivado, mediante la construcción de anfidiploides sintéticos de cruzamiento de una especie silvestre con genoma A y otra con genoma B. La cuantificación del contenido de MDA en hoja es un buen parámetro para estimar la resistencia o susceptibilidad de un genotipo a estrés hídrico. Asimismo, estudios recientes indicaron que el uso del área foliar (SLA), el contenido de clorofila (SCMR) y el índice de cosecha, los cuales son sencillos de medir, se correlacionan significativamente con la eficiencia de transpiración y tienen una considerable variación genética en maní. Estos atributos permiten seleccionar genotipos resistentes/tolerantes a sequía. Innovar en el campo de la biotecnología a partir de construcciones genéticas alternativas es una estrategia que permitiría obtener plantas resistentes/tolerantes con la introducción de genes que estén directamente involucrados con los eventos de interés y que ya han sido estudiados en otros organismos. La obtención de plantas con mayor tolerancia a la sequía y/o a enfermedades fúngicas no sólo aseguraría la estabilidad de los rindes en años de escasez hídrica y condiciones climáticas favorables para las enfermedades fúngicas, sino que permitiría extender la frontera productiva a regiones actualmente marginales. Se plantea como objetivo general caracterizar y evaluar fuentes de resistencia/tolerancia a factores bióticos y abióticos, particularmente a Sclerotinia minor, Sclerotinia sclerotiorum y sequía, en gentipos cultivados y silvestres, para transferir los genes de interés mediante técnicas de mejoramiento convencional; y ajustar las condiciones para la regeneración in vito y la transformación génica de variedades elite de maní cultivadas en Argentina.

Manipulador Robótico (Similar a brazo Humano)

El proyecto ROBOT-01 propone la construcción de un manipulador de 7 grados de libertad, aplicando las mas modernas técnicas de Simulación, diseño, CAD-3D, materiales compuestos, construcción de micro-mecánica, electrónica y software. Con el diseño detallado finalizado en CATIA se iniciará el modelado de las ecuaciones de movimiento y su simulación en la computadora, la construcción de los componentes mecánicos que serán realizados en empresas locales, se iniciara con las pruebas de los componentes electrónicos drivers de motores y de sistemas de control con sensores y de la interface con una PC que será la que controlará los componentes electrónicos y de simulación del modelo 3D en tiempo real. Finalmente se procederá al ensamblado de todos los componentes mecánicos y electrónicos para el inicio de las pruebas de laboratorio y sus ensayos de funcionamiento y testeos de acuerdo a los requerimientos previstos. El brazo manipulador estará diseñado para ser continuado o asociado con una mano robótica y con una base móvil autónoma, las que serán encaradas en proyectos futuros, o con interacción con otros grupos de investigación similares de otras Universidades.