828 resultados para Playful Computing
Resumo:
Microprocessori basati su singolo processore (CPU), hanno visto una rapida crescita di performances ed un abbattimento dei costi per circa venti anni. Questi microprocessori hanno portato una potenza di calcolo nell’ordine del GFLOPS (Giga Floating Point Operation per Second) sui PC Desktop e centinaia di GFLOPS su clusters di server. Questa ascesa ha portato nuove funzionalità nei programmi, migliori interfacce utente e tanti altri vantaggi. Tuttavia questa crescita ha subito un brusco rallentamento nel 2003 a causa di consumi energetici sempre più elevati e problemi di dissipazione termica, che hanno impedito incrementi di frequenza di clock. I limiti fisici del silicio erano sempre più vicini. Per ovviare al problema i produttori di CPU (Central Processing Unit) hanno iniziato a progettare microprocessori multicore, scelta che ha avuto un impatto notevole sulla comunità degli sviluppatori, abituati a considerare il software come una serie di comandi sequenziali. Quindi i programmi che avevano sempre giovato di miglioramenti di prestazioni ad ogni nuova generazione di CPU, non hanno avuto incrementi di performance, in quanto essendo eseguiti su un solo core, non beneficiavano dell’intera potenza della CPU. Per sfruttare appieno la potenza delle nuove CPU la programmazione concorrente, precedentemente utilizzata solo su sistemi costosi o supercomputers, è diventata una pratica sempre più utilizzata dagli sviluppatori. Allo stesso tempo, l’industria videoludica ha conquistato una fetta di mercato notevole: solo nel 2013 verranno spesi quasi 100 miliardi di dollari fra hardware e software dedicati al gaming. Le software houses impegnate nello sviluppo di videogames, per rendere i loro titoli più accattivanti, puntano su motori grafici sempre più potenti e spesso scarsamente ottimizzati, rendendoli estremamente esosi in termini di performance. Per questo motivo i produttori di GPU (Graphic Processing Unit), specialmente nell’ultimo decennio, hanno dato vita ad una vera e propria rincorsa alle performances che li ha portati ad ottenere dei prodotti con capacità di calcolo vertiginose. Ma al contrario delle CPU che agli inizi del 2000 intrapresero la strada del multicore per continuare a favorire programmi sequenziali, le GPU sono diventate manycore, ovvero con centinaia e centinaia di piccoli cores che eseguono calcoli in parallelo. Questa immensa capacità di calcolo può essere utilizzata in altri campi applicativi? La risposta è si e l’obiettivo di questa tesi è proprio quello di constatare allo stato attuale, in che modo e con quale efficienza pùo un software generico, avvalersi dell’utilizzo della GPU invece della CPU.
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Throughout the twentieth century statistical methods have increasingly become part of experimental research. In particular, statistics has made quantification processes meaningful in the soft sciences, which had traditionally relied on activities such as collecting and describing diversity rather than timing variation. The thesis explores this change in relation to agriculture and biology, focusing on analysis of variance and experimental design, the statistical methods developed by the mathematician and geneticist Ronald Aylmer Fisher during the 1920s. The role that Fisher’s methods acquired as tools of scientific research, side by side with the laboratory equipment and the field practices adopted by research workers, is here investigated bottom-up, beginning with the computing instruments and the information technologies that were the tools of the trade for statisticians. Four case studies show under several perspectives the interaction of statistics, computing and information technologies, giving on the one hand an overview of the main tools – mechanical calculators, statistical tables, punched and index cards, standardised forms, digital computers – adopted in the period, and on the other pointing out how these tools complemented each other and were instrumental for the development and dissemination of analysis of variance and experimental design. The period considered is the half-century from the early 1920s to the late 1960s, the institutions investigated are Rothamsted Experimental Station and the Galton Laboratory, and the statisticians examined are Ronald Fisher and Frank Yates.
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Nel presente lavoro, partendo dalla definizione di alcuni punti chiavi del concetto di cloud computing, si è insistito molto sulle problematiche relative alle performance degli ambenti cloud, e alle diverse proposte attualmente presenti sul mercato con i relativi limiti. Dopo averle illustrate in modo dettagliato, le diverse proposte sono state tra loro messe a confronto al fine di evidenziare, per ciascuna di essa, tanto gli aspetti positivi quanto i punti di criticità.
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Viene analizzato il Cloud Computing, il suo utilizzo, i vari tipi di modelli di servizio. L'attenzione poi vira sul SLA (Service Level Agreement), contratti stipulati tra il provider e l'utente affinchè il servizio venga utilizzato al meglio e in modo sicuro rispettando le norme.Infine vengono analizzati la sicurezza, la privacy e l'accountability nel Cloud.
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This thesis deals with heterogeneous architectures in standard workstations. Heterogeneous architectures represent an appealing alternative to traditional supercomputers because they are based on commodity components fabricated in large quantities. Hence their price-performance ratio is unparalleled in the world of high performance computing (HPC). In particular, different aspects related to the performance and consumption of heterogeneous architectures have been explored. The thesis initially focuses on an efficient implementation of a parallel application, where the execution time is dominated by an high number of floating point instructions. Then the thesis touches the central problem of efficient management of power peaks in heterogeneous computing systems. Finally it discusses a memory-bounded problem, where the execution time is dominated by the memory latency. Specifically, the following main contributions have been carried out: A novel framework for the design and analysis of solar field for Central Receiver Systems (CRS) has been developed. The implementation based on desktop workstation equipped with multiple Graphics Processing Units (GPUs) is motivated by the need to have an accurate and fast simulation environment for studying mirror imperfection and non-planar geometries. Secondly, a power-aware scheduling algorithm on heterogeneous CPU-GPU architectures, based on an efficient distribution of the computing workload to the resources, has been realized. The scheduler manages the resources of several computing nodes with a view to reducing the peak power. The two main contributions of this work follow: the approach reduces the supply cost due to high peak power whilst having negligible impact on the parallelism of computational nodes. from another point of view the developed model allows designer to increase the number of cores without increasing the capacity of the power supply unit. Finally, an implementation for efficient graph exploration on reconfigurable architectures is presented. The purpose is to accelerate graph exploration, reducing the number of random memory accesses.
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L'elaborato introduce i concetti di Big Data, Cloud Computing e le tipologie di paradigmi basati sul calcolo parallelo. Trasformando questi concetti in pratica tramite un caso di studio sui Big Data. Nell'elaborato si spiega l'architettura proposta per l'elaborazione di report in formato pdf. Analaizando in fine i risultati ottenuti.
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L'obbiettivo che ci poniamo con questa tesi è quello di esplorare il mondo del Cloud Computing, cercando di capire le principali caratteristiche architetturali e vedere in seguito i componenti fondamentali che si occupano di trasformare una infrastruttura informatica in un'infrastruttura cloud, ovvero i Cloud Operating System.
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This PhD thesis discusses the impact of Cloud Computing infrastructures on Digital Forensics in the twofold role of target of investigations and as a helping hand to investigators. The Cloud offers a cheap and almost limitless computing power and storage space for data which can be leveraged to commit either new or old crimes and host related traces. Conversely, the Cloud can help forensic examiners to find clues better and earlier than traditional analysis applications, thanks to its dramatically improved evidence processing capabilities. In both cases, a new arsenal of software tools needs to be made available. The development of this novel weaponry and its technical and legal implications from the point of view of repeatability of technical assessments is discussed throughout the following pages and constitutes the unprecedented contribution of this work
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In questo lavoro di tesi sono state evidenziate alcune problematiche relative alle macchine exascale (sistemi che sviluppano un exaflops di Potenza di calcolo) e all'evoluzione dei software che saranno eseguiti su questi sistemi, prendendo in esame principalmente la necessità del loro sviluppo, in quanto indispensabili per lo studio di problemi scientifici e tecnologici di più grandi dimensioni, con particolare attenzione alla Material Science, che è uno dei campi che ha avuto maggiori sviluppi grazie all'utilizzo di supercomputer, ed ad uno dei codici HPC più utilizzati in questo contesto: Quantum ESPRESSO. Dal punto di vista del software sono state presentate le prime misure di efficienza energetica su architettura ibrida grazie al prototipo di cluster EURORA sul software Quantum ESPRESSO. Queste misure sono le prime ad essere state pubblicate nel contesto software per la Material Science e serviranno come baseline per future ottimizzazioni basate sull'efficienza energetica. Nelle macchine exascale infatti uno dei requisiti per l'accesso sarà la capacità di essere energeticamente efficiente, così come oggi è un requisito la scalabilità del codice. Un altro aspetto molto importante, riguardante le macchine exascale, è la riduzione del numero di comunicazioni che riduce il costo energetico dell'algoritmo parallelo, poiché in questi nuovi sistemi costerà di più, da un punto di vista energetico, spostare i dati che calcolarli. Per tale motivo in questo lavoro sono state esposte una strategia, e la relativa implementazione, per aumentare la località dei dati in uno degli algoritmi più dispendiosi, dal punto di vista computazionale, in Quantum ESPRESSO: Fast Fourier Transform (FFT). Per portare i software attuali su una macchina exascale bisogna iniziare a testare la robustezza di tali software e i loro workflow su test case che stressino al massimo le macchine attualmente a disposizione. In questa tesi per testare il flusso di lavoro di Quantum ESPRESSO e WanT, un software per calcolo di trasporto, è stato caratterizzato un sistema scientificamente rilevante costituito da un cristallo di PDI - FCN2 che viene utilizzato per la costruzione di transistor organici OFET. Infine è stato simulato un dispositivo ideale costituito da due elettrodi in oro con al centro una singola molecola organica.
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In questa tesi verranno affrontati due argomenti principali. Il primo sono le tecnologie wearable, comprendendo anche la notazione più generica di tecnologie bearable, che si stanno sempre più diffondendo negli ultimi anni; il secondo sono le BAN (Body Area Network), reti di sensori e dispositivi posti sul corpo umano, utilizzate per rendere possibile la comunicazione e l'interazione fra i device wearable. Si partirà da una trattazione di tipo generico degli argomenti, descrivendo l'architettura fisica delle tecnologie, con focalizzazione sull'aspetto informatico prevalentemente che su quello elettronico e telecomunicazionistico. Si parlerà degli attuali impieghi dei dispositivi e delle reti, e delle loro probabili evoluzioni future. Si introdurranno poi i protocolli di comunicazione principali e se ne analizzeranno le differenze, decretando se sia o meno conveniente puntare su uno o sull'altro rispetto alle esigenze di progetto. Verrà introdotto il sistema operativo Android, descrivendo la sua architettura e fornendo le informazioni basilari per comprendere al meglio il rapporto esistente con la tecnologia Bluetooth.
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Magic Carpet, nato come un middleware orientato a una dimostrazione sullo spatial computing, che inizialmente coinvolgeva solo smart devices ed un tappeto di tag NFC, è il punto di partenza per uno studio sulle tecnologie abilitanti in tale campo. Il prodotto finale è una toolchain per lo sviluppo e la distribuzione, su dispositivi connessi, di applicazioni di spatial computing. Essa comprende un interprete per un DSL basato su un core calculus formalizzato, Field Calculus, e un middleware che supporta l'astrazione curando, a basso livello, le comunicazioni con il vicinato e le percezioni ambientali.
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L'obbiettivo del progetto di cui tratta questa tesi è costituire un ambiente intuitivo e facilmente utilizzabile dall'utente finale che permetta di accedere sia alle applicazioni aziendali sia ai desktop virtuali da qualsiasi dispositivo effettui l'accesso. Grazie alle recenti tecnologie di End User Computing messe a disposizione da VMware è possibile virtualizzare qualsiasi applicazione Windows e renderla disponibile tramite Internet a qualsiasi utente la richieda, indifferentemente dal sistema operativo o dal luogo in cui si trova. Il progetto descritto nella tesi spiega come implementare tale ambiente tramite il prodotto Horizon Workspace Portal integrato nella suite Horizon 6.
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Il documento tratta la famiglia di metodologie di allenamento e sfruttamento delle reti neurali ricorrenti nota sotto il nome di Reservoir Computing. Viene affrontata un'introduzione sul Machine Learning in generale per fornire tutti gli strumenti necessari a comprendere l'argomento. Successivamente, vengono dati dettagli implementativi ed analisi dei vantaggi e punti deboli dei vari approcci, il tutto con supporto di codice ed immagini esplicative. Nel finale vengono tratte conclusioni sugli approcci, su quanto migliorabile e sulle applicazioni pratiche.
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The research for exact solutions of mixed integer problems is an active topic in the scientific community. State-of-the-art MIP solvers exploit a floating- point numerical representation, therefore introducing small approximations. Although such MIP solvers yield reliable results for the majority of problems, there are cases in which a higher accuracy is required. Indeed, it is known that for some applications floating-point solvers provide falsely feasible solutions, i.e. solutions marked as feasible because of approximations that would not pass a check with exact arithmetic and cannot be practically implemented. The framework of the current dissertation is SCIP, a mixed integer programs solver mainly developed at Zuse Institute Berlin. In the same site we considered a new approach for exactly solving MIPs. Specifically, we developed a constraint handler to plug into SCIP, with the aim to analyze the accuracy of provided floating-point solutions and compute exact primal solutions starting from floating-point ones. We conducted a few computational experiments to test the exact primal constraint handler through the adoption of two main settings. Analysis mode allowed to collect statistics about current SCIP solutions' reliability. Our results confirm that floating-point solutions are accurate enough with respect to many instances. However, our analysis highlighted the presence of numerical errors of variable entity. By using the enforce mode, our constraint handler is able to suggest exact solutions starting from the integer part of a floating-point solution. With the latter setting, results show a general improvement of the quality of provided final solutions, without a significant loss of performances.