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GENERACION AUTOMATICA DE ALGORITMOS PARALELOS DE APROXIMACION PARA ARQUITECTURAS...

GENERACION AUTOMATICA DE ALGORITMOS PARALELOS DE APROXIMACION PARA ARQUITECTURAS DE BAJO CONSUMO USANDO APRENDIZAJE COMPUTACIONAL EL PRESENTE PROYECTO SUPONE UN PRIMER PASO HACIA UN NUEVO PARADIGMA DE GENERACION AUTOMATICA DE PROGRAMAS PARALELOS PARA DIFERENTES ARQUITECTURAS COMPUTACIONALES, PRESTANDO ESPECIAL ATENCION A AQUELLAS DE BAJO CONSUMO ENERGETICO,... ver más

01/01/2014

UCA

32K€

Presupuesto del proyecto: 32K€

Líder del proyecto

UNIVERSIDAD DE CÁDIZ No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 1444

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2014-01-01 No tenemos la información de la convocatoria

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UCA

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Líder del proyecto

UNIVERSIDAD DE CÁDIZ No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 1444

Presupuesto del proyecto 32K€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto EL PRESENTE PROYECTO SUPONE UN PRIMER PASO HACIA UN NUEVO PARADIGMA DE GENERACION AUTOMATICA DE PROGRAMAS PARALELOS PARA DIFERENTES ARQUITECTURAS COMPUTACIONALES, PRESTANDO ESPECIAL ATENCION A AQUELLAS DE BAJO CONSUMO ENERGETICO, SE PRETENDE DESARROLLAR UNA HERRAMIENTA QUE CREARA DE FORMA AUTOMATICA UNA VERSION MASIVAMENTE PARALELA Y ELASTICA DE UN PROGRAMA DADO, QUE PUEDE SER PARALELO O SECUENCIAL, A DIFERENCIA DE LOS METODOS RELACIONADOS DE LA LITERATURA, QUE SE ENFOCAN EN LA APLICACION DE TRANSFORMACIONES SOBRE EL CODIGO FUENTE ORIGINAL, NUESTRA HERRAMIENTA UTILIZA TECNICAS COMPLEJAS DE APRENDIZAJE COMPUTACIONAL PARA APRENDER EL COMPORTAMIENTO DEL ALGORITMO ORIGINAL Y GENERAR UN ALGORITMO COMPLETAMENTE NUEVO QUE LO REPRODUCE, POR TANTO, UNA IMPORTANTE VENTAJA DE NUESTRO METODO SOBRE LOS EXISTENTES EN LA LITERATURA ES QUE NO HACE USO DEL CODIGO FUENTE DEL PROGRAMA ORIGINAL, YA QUE SE CONSIDERA UNA CAJA NEGRA, UNICAMENTE UTILIZADA PARA GENERAR OBSERVACIONES, DE ENTRE TODAS LAS CLASES EXISTENTES DE ALGORITMOS, NOS ENFOCAMOS EN LA GENERACION AUTOMATICA DE ALGORITMOS PARALELOS DE APROXIMACION, LA TECNICA DESARROLLADA SERA CAPAZ DE APORTAR SOLUCIONES PRECISAS (INCLUSO MEJORES) UTILIZANDO UN COSTE COMPUTACIONAL SIGNIFICATIVAMENTE MENOR QUE EL DEL ALGORITMO ORIGINAL, ESTAS CARACTERISTICAS HACEN DE NUESTRA PROPUESTA ALGO UNICO EN LA LITERATURA, EL DISEÑO DE NUESTRA HERRAMIENTA SE INSPIRA EN EL SINDROME DE SAVANT, UNA CONDICION RARA QUE PROPORCIONA CONOCIMIENTO SOBRE LA CAPACIDAD DE UNA GRAN MAQUINA PARALELA: EL CEREBRO HUMANO, EL CODIGO PARALELO GENERADO ES APTO PARA SER IMPLEMENTADO EN DIFERENTES ARQUITECTURAS COMPUTACIONALES PARALELAS, COMO GPUS, CLUSTERS DE PROCESADORES ARM, O POTENTES SERVIDORES MULTIPROCESADOR,TAMBIEN SE INVESTIGARA COMO APROVECHAR LA NUEVA HERRAMIENTA DESARROLLADA PARA ACELERAR LA BUSQUEDA DE ALGORITMOS DE OPTIMIZACION AVANZADOS DEL ESTADO DEL ARTE CON LA FINALIDAD DE MEJORAR SU PRECISION, SU EFICIENCIA Y SU EFICACIA, PARA ELLO, PROPONEMOS DIFERENTES FORMAS DE CONSTRUIR DISEÑOS HIBRIDOS DE NUESTRA HERRAMIENTA Y LOS MENCIONADOS ALGORITMOS DE OPTIMIZACION, SE ESPERA QUE ESTO NOS LLEVARA A CONSEGUIR MEJORAR LOS RESULTADOS DEL ESTADO DEL ARTE PARA LOS PROBLEMAS CONSIDERADOS, Y EN REDUCIDOS TIEMPOS DE EJECUCION,LAS HERRAMIENTAS DESARROLLADAS SERAN VALIDADAS SOBRE DIFERENTES TECNICAS DE APROXIMACION, TANTO DETERMINISTAS COMO NO DETERMINISTAS, PARA VARIOS PROBLEMAS NP-COMPLETOS DE ALTO INTERES EN LA INDUSTRIA, TAMBIEN SE DESARROLLARA UN SIMULADOR PARA ESTIMAR EL COMPORTAMIENTO DE LOS ALGORITMOS GENERADOS EN PLATAFORMAS COMPUTACIONALES MUY GRANDES (O INCLUSO DEL FUTURO), EL ESPECTACULAR IMPACTO DE ESTE PROYECTO, ASI COMO LAS NUMEROSAS LINEAS DE INVESTIGACION QUE ABRE, RESIDE EN EL APRENDIZAJE AUTOMATICO DEL COMPORTAMIENTO DE UN ALGORITMO PARA REPRODUCIRLO EN UN ENTORNO CONCURRENTE, EN LUGAR DE SIMPLEMENTE APLICAR TRANSFORMACIONES EN EL CODIGO FUENTE, GENERACIÓN AUTOMÁTICA DE PROGRAMAS\PARALELISMO\ALGORITMOS DE APROXIMACIÓN\APRENDIZAJE COMPUTACIONAL\SÍNDROME SAVANT

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