Cronograma da Programação
Minicursos
Data Science com GPU Certificado NVIDIA DLI
Instrutor: Ricardo Ferreira (UFV) · Vagas: 60 (dois laboratórios)
Curso gratuito com certificação oficial da NVIDIA, ideal para quem já tem experiência em machine learning e quer explorar a aceleração de dados em GPU. Cada participante terá acesso a 24 horas de GPU na nuvem da NVIDIA para realizar as atividades.
Conteúdo:
- Pandas, Polars e Dask para dados de grande escala
- NetworkX e cuGraph — grafos em GPU
- ML com GPU: K-means, DBSCAN, Regressão Logística, KNN e Boosting
- Visualização de dados com 50–100 milhões de linhas
- Dicas de uso de memória e profiling de código
Público-alvo: Estudantes e pesquisadores que desejam explorar aceleração de dados em GPU.
OpenMP Tasks: Programação Paralela Baseada em Tarefas
Instrutores: Gabriel P. Silva (IC-UFRJ) · Calebe P. Bianchini (Mackenzie) · Evaldo B. Costa (Cesar)
A crescente demanda por aplicações de alto desempenho tem impulsionado a adoção de modelos de programação paralela capazes de explorar eficientemente arquiteturas multicore. Nas versões mais recentes do OpenMP, o modelo baseado em tarefas (task-based parallelism) tornou-se um dos principais recursos para o desenvolvimento de aplicações paralelas dinâmicas, permitindo a representação natural de algoritmos recursivos, estruturas de dados irregulares e fluxos de execução complexos.
Conteúdo:
- Criação e sincronização de tarefas OpenMP
- Escopo de dados e dependências entre tarefas
- Diretivas avançadas e estratégias de otimização
- Laboratórios práticos via Google Colab (sem instalação local)
Público-alvo: Estudantes de graduação e pós-graduação, pesquisadores de HPC e desenvolvedores que desejam introduzir paralelismo em aplicações multicore.
Palestras
Ciência de Dados para Análise de Desempenho de Aplicações HPC
Lucas Mello Schnorr — Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)
Historicamente a análise de desempenho de aplicações HPC tem sido realizada com ferramentas monolíticas com pouca capacidade de expressão e extensão. Em um passado mais recente, surgem várias ferramentas que permitem empregar ferramentas de ciência de dados e big data para a análise de rastros de execução e perfis de desempenho de aplicações HPC. Esta palestra apresentará o ambiente de análise de desempenho do StarVZ especialmente desenvolvido para aplicações baseadas em tarefas (StarPU, Parsec, OpenMP) e desafios de escalabilidade. A apresentação dialoga também com mecanismos de análise de dados reprodutíveis e de transparência científica.
Doutor em Ciência da Computação pela UFRGS e pelo Institut Polytechnique de Grenoble (cotutela), e graduado em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Santa Maria. Professor Associado do Instituto de Informática da UFRGS e docente do PPGC, com atuação em computação paralela, compiladores e paradigmas de linguagens de programação. Possui experiência em Computação de Alto Desempenho (HPC), análise de desempenho, simulação de sistemas computacionais e computação energeticamente eficiente. Realizou estágio pós-doutoral no Inria Grenoble Rhône-Alpes (projeto HPC4E/H2020) e atuou como pesquisador no CNRS em modelagem e análise de desempenho.
Programação Paralela para Aplicações de Bioinformática e Escalonamento de Fluxos de Trabalho na Nuvem: a Corrida por Desempenho
Alba Cristina Magalhães Alves de Melo — Universidade de Brasília (UnB)
Aplicações de bioinformática geralmente exigem alto poder computacional, tornando a Computação de Alto Desempenho (HPC) altamente desejável. Nesta palestra, serão apresentadas aplicações paralelas de bioinformática desenvolvidas pelo grupo de pesquisa do Laboratório LAICO da Universidade de Brasília, cobrindo: (a) aplicação paralela para comparação exata par a par de sequências biológicas longas em clusters de GPUs e CPUs; (b) aplicação de alinhamento múltiplo de sequências exato para arquiteturas multithreaded; e (c) enovelamento heurístico de proteínas com dinâmica molecular em um supercomputador. Por fim, será discutido um framework para a execução de workflows científicos em nuvem HPC.
Professora Titular do Departamento de Ciência da Computação da Universidade de Brasília (UnB) desde 1997, com doutorado em Ciência da Computação pelo Institut National Polytechnique de Grenoble (INPG, França, 1996). Membro Sênior do IEEE, vice-coordenadora da Comunidade Técnica do IEEE sobre Processamento Paralelo (TCPP) e membro do Comitê de Assessoramento em Ciência da Computação do CNPq. Atua como Editora-Chefe Associada do JPDC e editora associada de periódicos como IEEE Transactions on Computers, IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems, ACM Computing Surveys e Future Generation Computer Systems. Foi General Co-Chair do IEEE IPDPS 2024 e atua como track chair no SC 2026 e SBAC-PAD 2026.
Inteligência, Paralelismo e LLMs
Wellington Martins — Universidade Federal de Goiás (INF/UFG)
A palestra aborda a evolução da inteligência maquínica, definindo-a como uma função que transforma dados, memória e contexto em previsões. O destaque é a transição do processamento sequencial de Von Neumann para o paralelismo massivo das redes neurais e dos Transformers, que permitiu que as LLMs previssem o próximo token com sofisticação. Além de comentar o funcionamento técnico através de espaços latentes e embeddings, a palestra aponta para um futuro de "paralelismo cognitivo", onde agentes autônomos e especializados atuam em sinergia para universalizar a capacidade de ação sobre uma nova camada cognitiva global.
Professor Titular de Ciência da Computação na Universidade Federal de Goiás (INF/UFG), com doutorado em Ciência da Computação pela Universidade de East Anglia (Inglaterra), mestrado em Sistemas de Computação na PUC-RJ e graduação em Engenharia Elétrica na UFG. Atuou como pesquisador visitante na UDEL (EUA) e como pós-doutorando no DCC/UFMG e no ICMC/USPSCar. Seus interesses de pesquisa incluem computação paralela/HPC (algoritmos e implementações), inteligência artificial e informática científica (bio/geo/eco-informática).
Fórum de Iniciação Científica
12 de agosto · Sessão 1 - Redes e Sistemas (15:20 – 16:20)
| Horário | Trabalho | ID |
|---|---|---|
| 15:20 – 15:30 |
Squeezing the Memory Bottleneck: Sub-Byte Quantization for k-NN on GPUs
Nicolas Silva, Ian Otoni, Leanderson Leles, Luis Felipe Viana, Ricardo dos Santos Ferreira |
#32707 |
| 15:30 – 15:40 |
Impacto do Particionamento de GPUs via NVIDIA MIG em Cargas HPC e de IA em Ambiente Multiusuário
Pablo Henrique Silva de Faria, Marcelo Lobosco, Rodrigo Weber dos Santos, Thiago Fernandes, Pedro Rodrigues |
#32750 |
| 15:40 – 15:50 |
Operadores neurais de Fourier como modelos substitutos para a equação da onda acústica: uma comparação com o solver Devito
Quezia Oliveira, Jose J. Camata |
#32604 |
| 15:50 – 16:00 |
Bitboard-Based Multi-Start Simulated Annealing on GPUs for QCA Layout Synthesis
Leanderson Leles, Ian Otoni, Nicolas Silva, Luis Felipe Viana, Ricardo dos Santos Ferreira |
#32588 |
| 16:00 – 16:15 | 🎤 Sessão de Perguntas e Respostas |
12 de agosto · Sessão 2 - HPC (17:00 – 18:00)
| Horário | Trabalho | ID |
|---|---|---|
| 17:00 – 17:10 |
Avaliação da Escalabilidade do MASA-OpenMP no Workflow Científico MOPS2-HPC
Kelen Souza, Hugo Oliveira, Rafael Terra, Carla Osthoff, Kary A. C. S. Ocaña, Hiago Mayk Gomes de Araujo Rocha |
#31042 |
| 17:10 – 17:20 |
Comparação de Desempenho de Sistemas de Gerenciamento de Workflows Científicos para HPC
Reiglan Soares, Rafael Terra, Kary A. C. S. Ocaña, Carla Osthoff, Hiago Mayk Gomes de Araujo Rocha |
#32440 |
| 17:20 – 17:30 |
Balanceamento de Carga Sensível a Custos em Plataformas Heterogêneas Distribuídas
Luiz Assis, Lucas Nascimento Cândido, Marcelo Lobosco |
#32647 |
| 17:30 – 17:40 |
Análise de E/S da Aplicação Block Tridiagonal
Carolina Menezes, Lucas Cruz, André Carneiro, Carla Osthoff, Hiago Mayk Gomes de Araujo Rocha |
#32565 |
| 17:40 – 17:55 | 🎤 Sessão de Perguntas e Respostas |
13 de agosto · Sessão 3 - Deep Learning e Machine Learning (15:00 – 16:00)
| Horário | Trabalho | ID |
|---|---|---|
| 15:00 – 15:10 |
Performance Evaluation of CART Trees for Network Intrusion Detection
Antônio Sousa, Joao Victor Pena, Henrique Cota de Freitas |
#30444 |
| 15:10 – 15:20 |
Estudo comparativo de métodos de agregação de Aprendizado Federado usando um dataset não-IID
Pedro Augusto Costa Alves, Rafaela Correia Brum, Thiago Medeiros Carvalho |
#32512 |
| 15:20 – 15:30 |
Avaliação da Inferência de LLMs em CPUs de Uso Geral
Gabriel Santos, Andressa Silva, Hiago Mayk Gomes de Araujo Rocha, Bernardo Gonçalves |
#32680 |
| 15:30 – 15:40 |
Posicionamento por travessia em FPGAs com aceleração de GPUs
Luis Felipe Viana, Ian Otoni, Nicolas Silva, Leanderson Leles, Ricardo dos Santos Ferreira |
#32596 |
| 15:40 – 15:55 | 🎤 Sessão de Perguntas e Respostas |
14 de agosto · Sessão 4 - Avaliação de Desempenho (09:00 – 10:00)
| Horário | Trabalho | ID |
|---|---|---|
| 09:00 – 09:10 |
Uma Avaliação Empírica com Kubernetes para os Limites de Escalabilidade do OpenRAN
Mariana Siano, Antônio Marcos da Silva Júnior, Edelberto Franco Silva |
#30597 |
| 09:10 – 09:20 |
Planejamento prospectivo no treinamento de políticas reativas no agendamento de tarefas em computação em névoa
Luiz Felipe Vicente da Costa, Vitor Souza |
#32616 |
| 09:20 – 09:30 |
Mach: A Lock-Free Producer-Consumer Pipeline for High-Frequency Cryptocurrency Market Data Ingestion
Cicero Maciel, Salles Viana Gomes Magalhaes |
#32681 |
| 09:30 – 09:40 |
Análise Comparativa de Desempenho dos Algoritmos Smith-Waterman e Needleman-Wunsch com MPI em um Cluster Raspberry Pi
Lucas Freire Sêmeler, Wanderson Roger Azevedo Dias |
#32523 |
| 09:40 – 09:55 | 🎤 Sessão de Perguntas e Respostas |
Fórum de Pós-Graduação
14 de agosto · Fórum de Pós-Graduação (10:40 – 12:00)
| Horário | Trabalho | ID |
|---|---|---|
| 10:20 – 10:40 |
Eficiência Energética de Arquiteturas In-Order e Out-of-Order para Inferência de Random Forest em Borda Veicular
Luís Fillipe Pereira, Matheus Alcântara Souza, Henrique Cota de Freitas Apresentação (10:20 – 10:35) · Perguntas (10:35 – 10:40) |
#30774 |
| 10:40 – 11:00 |
Evaluating K-Means-Based Intrusion Detection for Automotive Ethernet Networks Using oneAPI
Wenderson Júnio de Souza, Jaya Kotha, Jean-Luc Gaudiot, Henrique Cota de Freitas Apresentação (10:40 – 10:55) · Perguntas (10:55 – 11:00) |
#32563 |
| 11:00 – 11:20 |
ISA-Dependent Memory Contention and Scheduling Regimes in Co-located CPU-Based SLM Inference
Thiago de Campos Ribeiro Nolasco, Pedro Henrique Penna, Henrique Cota de Freitas Apresentação (11:00 – 11:15) · Perguntas (11:15 – 11:20) |
#32781 |
| 11:20 – 11:40 |
Can Predictive Models Determine the Optimal Configuration for Quantum Circuits?
William Wallace Teodoro Rodrigues, João Fabrício Filho Apresentação (11:20 – 11:35) · Perguntas (11:35 – 11:40) |
#32677 |
| 11:40 – 12:00 |
Um Estudo de Design Science Research (DSR) Utilizado em uma Abordagem de Inteligência Artificial na Redução de Dados em Bordas Computacionais
Samuel Cotta , Marco Antônio Pereira Araújo, Mario antonio Ribeiro Dantas Apresentação (11:20 – 11:35) · Perguntas (11:35 – 11:40) |
#32711 |
Sessão de Pôsteres
13 de agosto · Sessão de Pôsteres (16:00 – 16:40)
| Trabalho | ID |
|---|---|
|
Análise de Gargalo de Memória em um Código MPI de Volumes Finitos 3D
Mariana Aguiar Ribeiro, Luiza Tavares, Thiago DQS Teixeira, Frederico Cabral, Carla Osthoff |
#32710 |
|
Avaliação do Custo de Treinamento de IDS para IoT em Clusters CPU e GPU
Matheus Pereira, Vitor Souza, Daniel Fernandes |
#32614 |
|
Implementação de Memória de Registradores em Lógica Ternária
João Ricardo Pereira Marques, João Fabrício Filho, Rogério Aparecido Gonçalves |
#31602 |
|
Mitigação de Gargalo de VRAM no Treinamento de Redes Convolucionais via Activation Checkpointing
Martony Demes da Silva |
#31835 |
Trabalhos de TCC
13 de agosto · Concurso de TCC (16:40 – 18:20)
| Horário | Trabalho | ID |
|---|---|---|
| 16:40 – 17:00 |
Uso do método de Monte Carlo Multinível para Acelerar Quantificação de Incerteza de Terapias por Hipertermia no Tratamento do Câncer
Gustavo Coelho Martins, Ruy Freitas Reis, Gustavo Fatigate |
#32659 |
| 17:00 – 17:20 |
HARMONY: uma Biblioteca de Runtime em C++ para Execução Distribuída e Heterogênea de Kernels OpenCL
Lucas Nascimento Cândido, Marcelo Lobosco |
#32758 |
| 17:20 – 17:40 |
Análise de tempo e financeira de instâncias da AWS na execução de workloads de inferência Text-to-Speech de Inteligência Artificial
Sandro Teixeira, Lucia Drummond |
#32700 |
| 17:40 – 18:00 |
Extensão do OpenMP para Suporte de Técnicas de Aproximação
João Oliveira, Rogério Aparecido Gonçalves, João Fabrício Filho |
#31018 |
| 18:00 – 18:20 |
Análise de Desempenho em Computação Quântica: Um Estudo Sobre o Tempo de Transpilação
William Wallace Teodoro Rodrigues, João Fabrício Filho |
#32692 |
Maratona de Programação Paralela
A Maratona de Programação Paralela Distribuída é uma competição que estimula o desenvolvimento de habilidades em programação paralela e distribuída. As equipes devem otimizar códigos sequenciais para obter respostas mais rápidas — aceleração e corretude são os critérios de pontuação.
- Aquecimento: 12 de agosto, das 20h às 22h
- Competição: 13 de agosto, a partir das 20h (duração máxima de 3 horas)
- Equipes: até 3 competidores
