Desenvolvimento de Aplicações Paralelas para Big Data em Arquiteturas Manycore Não Convencionais: Escalabilidade, Desempenho e Energia

Há uma lacuna ou oportunidade de pesquisa na seguinte direção: Como aumentar eficiência de aplicações para Big Data visando maior desempenho, escalabilidade e baixo consumo de energia? Não só as arquiteturas não convencionais podem ajudar a trilhar um novo caminho no processamento de Big Data, mas é necessário desenvolver aplicações paralelas para uso eficiente destas arquiteturas. Nesse contexto, o objetivo deste projeto é desenvolver aplicações paralelas que, como contribuição, possam escalar com alto desempenho e baixo consumo de energia, tornando a comunidade científica e indústria que trabalha com Big Data mais competitiva..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Doutorado: (1) .

Integrantes: Mark Alan Junho Song - Integrante / Luiz Enrique Zarate Galvez - Integrante / Cristiane Neri - Integrante / Carlos Augusto da Silva Martins - Integrante / Henrique Cota de Freitas - Coordenador / Luis Fabrício Wanderley Góe - Integrante / Matheus Alcântara Souza - Integrante / Gabriel Antunes Garcia e Garcia - Integrante / Bruna Mourão Arantes - Integrante.

2017 - Atual