Edson Borin

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Orientou

Produções bibliográficas

• KELLER TESSER, RAFAEL ; MARQUES, ALVARO ; BORIN, EDSON . A lightweight performance proxy for deep-learning model training on Amazon SageMaker. CONCURRENCY AND COMPUTATION-PRACTICE & EXPERIENCE , v. 1, p. e8104, 2024.

• KAWAI, VINICIUS SATO ; VALEM, LUCAS PASCOTTI ; BALDASSIN, Alexandro ; BORIN, EDSON ; PEDRONETTE, DANIEL CARLOS GUIMARÃES ; LATECKI, LONGIN JAN . Rank-based Hashing for Effective and Efficient Nearest Neighbor Search for Image Retrieval. ACM Transactions on Multimedia Computing Communications and Applications , v. 1, p. 1-18, 2024.

• GUIMARÃES, ANTONIO ; BORIN, EDSON ; ARANHA, DIEGO F. . MOSFHET: Optimized Software for FHE over the Torus. JOURNAL OF CRYPTOGRAPHIC ENGINEERING , v. 1, p. 1-17, 2024.

• Napoli, Otávio Oliveira ; DE ALMEIDA, ANA MARIA ; BORIN, EDSON ; BRETERNITZ, MAURICIO . Memory-efficient DRASiW Models. NEUROCOMPUTING , v. 1, p. 128443, 2024.

• NAPOLI, O. O. ; DUARTE, D. D. N. ; ALVES, P. S. ; SOTO, D. H. P. ; OLIVEIRA, H. E. ; ROCHA, A. ; BOCCATO, L. ; BORIN, E. . A benchmark for domain adaptation and generalization in smartphone-based human activity recognition. Scientific Data , v. 11, p. 1192, 2024.

• OLIVEIRA, BRUNO A. ; XAVIER, EDUARDO C. ; BORIN, EDSON . BrkgaCuda 2.0: a framework for fast biased random-key genetic algorithms on GPUs. SOFT COMPUTING , v. 1, p. 1, 2024.

• CANESCHE, MICHAEL ; ROSARIO, VANDERSON M. ; BORIN, EDSON ; PEREIRA, Fernando Magno Quintão . The Droplet Search Algorithm for Kernel Scheduling. ACM Transactions on Architecture and Code Optimization , v. 1, p. 1, 2024.

• DE OLIVEIRA, FABIOLA MARTINS CAMPOS ; BITTENCOURT, LUIZ FERNANDO ; KAMIENSKI, CARLOS ALBERTO ; BORIN, EDSON . PANCODE: Multilevel Partitioning of Neural Networks for Constrained Internet-of-Things Devices. IEEE Access , v. 1, p. 1-1, 2023.

• SCHMID, RAFAEL F. ; PISANI, FLÁVIA ; CÁCERES, EDSON N. ; BORIN, EDSON . An evaluation of fast segmented sorting implementations on GPUs. PARALLEL COMPUTING , v. 1, p. 102889, 2022.

• do Rosario, Vanderson Martins ; DA SILVA, ANDERSON FAUSTINO ; ZANELLA, ANDRÉ FELIPE ; NAPOLI, OTÁVIO O. ; BORIN, EDSON . Fast selection of compiler optimizations using performance prediction with graph neural networks. CONCURRENCY AND COMPUTATION-PRACTICE & EXPERIENCE , v. 2022, p. e6869, 2022.

• KELLER TESSER, RAFAEL ; BORIN, EDSON . Containers in HPC: a survey. JOURNAL OF SUPERCOMPUTING , v. 1, p. 1, 2022.

• APARECIDA SILVA CAMACHO, THAIS ; MARTINS DO ROSARIO, VANDERSON ; OLIVEIRA NAPOLI, OTÁVIO ; BORIN, EDSON . PB Opt: Profile-based biased Bayesian optimization to select computing clusters on the cloud. CONCURRENCY AND COMPUTATION-PRACTICE & EXPERIENCE , v. e7540, p. 1, 2022.

• DA SILVA, ANDERSON FAUSTINO ; BORIN, E. ; PEREIRA, Fernando Magno Quintão ; QUEIROZ, NILTON LUIZ ; NAPOLI, OTÁVIO OLIVEIRA . Program representations for predictive compilation: State of affairs in the early 20?s. JOURNAL OF COMPUTER LANGUAGES , v. 73, p. 101171, 2022.

• GUIMARÃES, ANTONIO ; LACALLE, LUIS ; Rodamilans, Charles B. ; BORIN, EDSON . High-performance IO for seismic processing on the cloud. CONCURRENCY AND COMPUTATION-PRACTICE & EXPERIENCE , v. n/a, p. e6250, 2021.

• GUIMARÃES, ANTONIO ; BORIN, EDSON ; ARANHA, DIEGO F. . Revisiting the functional bootstrap in TFHE. IACR Transactions on Cryptographic Hardware and Embedded Systems , v. 2021, p. 229-253, 2021.

• do Rosario, Vanderson Martins ; BRETERNITZ, MAURICIO ; BORIN, EDSON . Efficiency and Scalability of Multi-Lane Capsule Networks (MLCN). JOURNAL OF PARALLEL AND DISTRIBUTED COMPUTING , v. 1, p. online, 2021.

• PISANI, FLÁVIA ; PASCOTTI VALEM, LUCAS ; GUIMARÃES PEDRONETTE, DANIEL CARLOS ; DA S. TORRES, RICARDO ; BORIN, EDSON ; BRETERNITZ, MAURICIO . A unified model for accelerating unsupervised iterative re-ranking algorithms. CONCURRENY AND COMPUTATION (ONLINE) , v. 32, p. e5702, 2020.

• ROSARIO, V. M. ; SILVA, A. F. ; CAMACHO, T. A. S. ; NAPOLI, O. O. ; BRETERNITZ JR, MAURICIO ; BORIN, E. . Smart Selection of Optimizations in Dynamic Compilers. CONCURRENCY AND COMPUTATION-PRACTICE & EXPERIENCE , v. 1, p. 1, 2020.

• PISANI, FLÁVIA ; MARTINS DO ROSARIO, VANDERSON ; BORIN, EDSON . Fog vs. Cloud Computing: Should I Stay or Should I Go?. Future Internet , v. 11, p. 34, 2019.

• ROSARIO, VANDERSON MARTINS DO ; BORIN, EDSON ; BRETERNITZ JR, MAURICIO . The Multi-Lane Capsule Network (MLCN). IEEE SIGNAL PROCESSING LETTERS , v. 26, p. 1-1, 2019.

• OLIVEIRA, FABÍOLA MARTINS CAMPOS DE ; BORIN, EDSON . Partitioning Convolutional Neural Networks to Maximize the Inference Rate on Constrained IoT Devices. Future Internet , v. 11, p. 209, 2019.

• ARAUJO, L. M. ; OLIVEIRA, F. M. C. ; FACCIPIERI JUNIOR, J. H. ; COIMBRA, T. A. A. ; AVILA, S. ; TYGEL, M. ; BORIN, E. . Detecção de estruturas em dados sísmicos com Deep Learning. BOLETIM SBGF , v. 104, p. 18-21, 2018.

• GUIMARAES, A. ; ARANHA, D. F. ; BORIN, E. . Optimized implementation of QC-MDPC code-based cryptography. CONCURRENY AND COMPUTATION (ONLINE) , v. 1, p. e5089, 2018.

• PISANI, F. ; PEDRONETTE, D. C. G. ; TORRES, R. S. ; BORIN, EDSON . Contextual Spaces Re-Ranking: accelerating the Re-sort Ranked Lists step on heterogeneous systems. CONCURRENCY AND COMPUTATION-PRACTICE & EXPERIENCE , v. ?, p. ?, 2016.

• LOPES, BRUNO CARDOSO ; AULER, RAFAEL ; RAMOS, LUIZ ; BORIN, EDSON ; AZEVEDO, RODOLFO . SHRINK. COMPUTER ARCHITECTURE NEWS , v. 43, p. 311-322, 2016.

• AULER, RAFAEL ; MILLANI, C. E. ; BRISIGHELLO, ALEXANDRE ; LINHARES, ALISSON ; BORIN, E. . Handling IoT platform heterogeneity with COISA, a compact OpenISA virtual platform. CONCURRENCY AND COMPUTATION-PRACTICE & EXPERIENCE , p. e3932, 2016.

• BORIN, EDSON ; DEVLOO, PHILIPPE R.B. ; VIEIRA, GILVAN S. ; SHAUER, NATHAN . Accelerating engineering software on modern multi-core processors. Advances in Engineering Software (1992) , v. online, p. online, 2015.

• BALDASSIN, Alexandro ; BORIN, E. ; ARAUJO, Guido . Performance implications of dynamic memory allocators on transactional memory systems. ACM SIGPLAN NOTICES , v. 50, p. 87-96, 2015.

• BERTAZI, G. K. ; AULER, R. ; BORIN, E. . Uma plataforma para o ensino de organização de computadores e linguagem de montagem. International Journal of Computer Architecture Education , v. 3, p. 13-16, 2014.

• GUEDES, MARCELO ; AULER, RAFAEL ; DUENHA, LIANA ; BORIN, EDSON ; AZEVEDO, RODOLFO . An automatic energy consumption characterization of processors using ArchC. Journal of Systems Architecture , v. 59, p. 1-12, 2013.

• BORIN, E. ; AULER, R. . Uma abordagem para o ensino de linguagem de montagem, arquitetura e organização de computadores. International Journal of Computer Architecture Education , v. 2, p. 21, 2013.

• BORIN, E. ; ARAUJO, G. ; BRETERNITZ JR., M ; WU, Y. . Microcode Compression using Structured-constrained Clustering. International Journal of Parallel Programming , v. August, p. 1573-7640, 2012.

• BORIN, E. ; WANG, C. ; WU, Y. ; ARAUJO, G. . Dynamic binary control-flow errors detection. COMPUTER ARCHITECTURE NEWS , v. 33, p. 15, 2005.

• MOREANO, N. ; BORIN, E. ; SOUZA, Cid Carvalho de ; ARAUJO, G. . Efficient datapath merging for partially reconfigurable architectures. IEEE TRANSACTIONS ON COMPUTER-AIDED DESIGN OF INTEGRATED CIRCUITS AND SYSTEMS , v. 24, p. 969-980, 2005.

• BORIN, E. ; DRUMMOND, L. M. A. ; GAUDIOT, J. ; MELO, A. C. M. A. ; ALVES, M. M. ; NAVAUX, PHILIPPE O. A. . High Performance Computing in Clouds: Moving HPC Applications to a Scalable and Cost-Effective Environment. 1. ed. Switzerlang AG: Springer, 2023. v. 1. 334p .

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• NAPOLI, O. O. ; TESSER, R. K. ; FONSECA, D. L. ; BORIN, E. . Cost Effective Deep Learning on the Cloud. In: E. Borin; L.M.A. Drummond; J.L. Gaudiot; A. Melo; M. Melo Alves; P.O.A. Navaux. (Org.). High Performance Computing in Clouds: Moving HPC Applications to a Scalable and Cost-Effective Environment. 1ed.: Springer International Publishing, 2023, v. , p. 283-307.

• PISANI, F. ; OLIVEIRA, F. M. C. ; GAMA, E. S. ; IMMICH, R. ; BITTENCOURT, L. F. ; BORIN, E. . Fog Computing on Constrained Devices: Paving the Way for the Future IoT. In: Fatos Xhafa; Arun Kumar Sangaiah. (Org.). Fog Computing on Constrained Devices: Paving the Way for the Future IoT. 1ed.: , 2020, v. 35, p. 22-60.

• OKITA, NICHOLAS T. ; COIMBRA, TIAGO A. ; Rodamilans, Charles B. ; TYGEL, MARTIN ; BORIN, EDSON . Automatic Minimization of Execution Budgets of SPITS Programs in AWS. In: Calebe Bianchini; Carla Osthoff; Paulo Souza; Renato Ferreira. (Org.). Communications in Computer and Information Science. 1ed.: Springer International Publishing, 2020, v. 1171, p. 21-36.

• Napoli, Otávio Oliveira ; do Rosario, Vanderson Martins ; Aranha, Diego Freitas ; BORIN, EDSON . Evaluation and Mitigation of Timing Side-Channel Leakages on Multiple-Target Dynamic Binary Translators. In: Calebe Bianchini; Carla Osthoff; Paulo Souza; Renato Ferreira. (Org.). Communications in Computer and Information Science. 1ed.: Springer International Publishing, 2020, v. 1171, p. 152-167.

• Lupori, Leandro ; do Rosario, Vanderson Martins ; BORIN, EDSON . High-Performance RISC-V Emulation. In: Calebe Bianchini; Carla Osthoff; Paulo Souza; Renato Ferreira. (Org.). Communications in Computer and Information Science. 1ed.: Springer International Publishing, 2020, v. 1171, p. 135-151.

• BORIN, E. ; RODAMILANS, C. B. ; BRUNETTA, J. . Introdução à Computação de Alto Desempenho na Nuvem Computacional. In: Denise Stringhini; Edson Norberto Ca ́ceres. (Org.). Minicursos do WSCAD 2018. 1ed.São Paulo: Sociedade Brasileira de Computação, 2018, v. , p. 52-84.

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• NAPOLI, O. O. ; BORIN, E. . On Domain Generalization for Human Activity Recognition with Mix-Based Methods. In: 33th European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning (ESANN'25), 2025, Bruges. Proceedings of the 33th European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning, 2025. p. 491-496.

• NEUMANN, L. ; GUIMARAES, A. ; ARANHA, D. F. ; BORIN, E. . Homomorphic WiSARDs: Efficient Weightless Neural Network training over encrypted data. In: 23rd International Conference on Applied Cryptography and Network Security, 2025, Munich. Proceedings of the 23rd International Conference on Applied Cryptography and Network Security (ACNS'25), 2025.

• SERÓDIO, J. ; GUIMARÃES, ANTONIO ; BORIN, E. . RISC-V Assembly Learning Environment: An extensible web-based platform. In: Workshop on Computer Architecture Education (In conjunction with ISCA'25), 2025, Tokyo. Proceedings of the 2025 Workshop on Computer Architecture Education, 2025. p. 1-8.

• SERÓDIO, J. ; NAPOLI, O.O. ; FARACCO, J.C. ; SOUZA, A. ; MIRANDA, D. ; ASTUDILLO, C.A. ; VILLAS, L.A. ; BORIN, E. . Accelerating Seismic Attribute Computation with Machine Learning Compilers. In: 85th EAGE Annual Conference & Exhibition Workshop Programme, 2024, Oslo. 85th EAGE Annual Conference & Exhibition (including the Workshop Programme), 2024. p. 1.

• GUTIERREZ, G. ; ASTUDILLO, C. ; NAPOLI, O. ; MIRANDA, D. ; SOUZA, A. ; NAVARRO, J.P. ; VILLAS, L. ; BORIN, E. . Applying the Transformer Architecture for Semantic Segmentation of Seismic Facies. In: 85th EAGE Annual Conference & Exhibition Workshop Programme, 2024, Oslo. 85th EAGE Annual Conference & Exhibition (including the Workshop Programme), 2024. p. 1.

• HECKER, NÍCOLAS ; NAPOLI, O.O. ; VARGAS, J. A. D. ; ROCHA, A. ; BOCCATO, L. ; BORIN, E. . An Analysis of Time-Frequency Consistency in Human Activity Recognition. In: 34th Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS), 2024, Belém. Intelligent Systems. Cham: Springer Nature Switzerland, 2024. p. 66-81.

• LUZ, G. P. C. P. ; NAPOLI, O.O. ; VARGAS, J. A. D. ; ROCHA, A. ; BOCCATO, L. ; BORIN, E. . An Evaluation of Temporal Neighborhood Coding Variants in Smartphone-Based Human Activity Recognition. In: 34th Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS), 2024, Belém. Intelligent Systems. Cham: Springer Nature Switzerland, 2024. p. 82-94.

• ALVES, P. S. ; VARGAS, J. A. D. ; GONZALEZ, L. F. G. ; ROCHA, A. ; BOCCATO, L. ; BORIN, E. . Comparing LIME and SHAP Global Explanations for Human Activity Recognition. In: 34th Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS), 2024, Belém. Intelligent Systems. Cham: Springer Nature Switzerland, 2024. p. 172-186.

• SILVA, B. E. R. ; NAPOLI, O.O. ; VARGAS, J. A. D. ; ROCHA, A. ; BOCCATO, L. ; BORIN, E. . Impact of Pre-training Datasets on Human Activity Recognition with Contrastive Predictive Coding. In: 34th Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS), 2024, Belém. Intelligent Systems. Cham: Springer Nature Switzerland, 2024. p. 306-320.

• MILLANI, CARLOS EDUARDO ; ASTUDILLO, CARLOS A. ; BORIN, E. . Towards a Scalable and Cost Efficient Serverless Scheduler for Dask. In: 2024 IEEE/ACM 17th International Conference on Utility and Cloud Computing (UCC), 2024, Sharjah. Proceedings of the 2024 IEEE/ACM 17th International Conference on Utility and Cloud Computing (UCC). Los Alamitos: IEEE Computer Society, 2024. p. 366-371.

• FILHO, ROBERTO RODRIGUES ; DIAS, RENATO S. ; SERÓDIO, JOÃO ; PORTER, BARRY ; COSTA, FÁBIO M. ; BORIN, EDSON ; BITTENCOURT, LUIZ F. . A Self-Distributing System Framework for the Computing Continuum. In: 2023 32nd International Conference on Computer Communications and Networks (ICCCN), 2023, Honolulu. 2023 32nd International Conference on Computer Communications and Networks (ICCCN), 2023. p. 1.

• NAPOLI, OTÁVIO ; DE ALMEIDA, ANA MARIA ; DIAS, JOSÉ MIGUEL SALES ; ROSÁRIO, LUÍS BRÁS ; BORIN, EDSON ; BRETERNITZ JR., MAURICIO . Efficient Knowledge Aggregation Methods for Weightless Neural Networks. In: ESANN 2023 European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning, 2023, Bruges (Belgium) and online. ESANN 2023 proceesdings, 2023. p. 369-374.

• GUIMARAES, A. ; NEUMANN, L. ; ANDALO, F. A. ; ARANHA, DIEGO F. ; BORIN, E. . Homomorphic evaluation of large look-up tables for inference on human genome data in the cloud. In: 2nd Workshop on Cloud Computing, 2022, Bordeaux. 2022 International Symposium on Computer Architecture and High Performance Computing Workshops (SBAC-PADW), 2022. p. 33.

• NAPOLI, O. ; DO ROSARIO, V.M. ; DE OLIVEIRA, J.P.P.N. ; SILVA, P.M.C. E ; BORIN, E. . Accelerating Multi-attribute Unsupervised Seismic Facies Analysis With RAPIDS. In: Digital Subsurface Conference in Latin America, 2021, Online. Digital Subsurface Conference in Latin America, 2021. p. 1.

• FAUSTINO, ANDERSON ; BORIN, EDSON ; PEREIRA, FERNANDO ; NÁPOLI, OTÁVIO ; ROSÁRIO, VANDERSON . New Optimization Sequences for Code-Size Reduction for the LLVM Compilation Infrastructure. In: SBLP'21: 25th Brazilian Symposium on Programming Languages, 2021, Joinville Brazil. 25th Brazilian Symposium on Programming Languages, 2021. p. 33.

• NAPOLI, O. O. ; CIOTTO PINTON, G. ; BORIN, E. . CLAP-Bot: a framework for automatic optimization of high-performance elastic applications on the Cloud. In: Workshop on Cloud Computing, 2021, Belo Horizonte. Proceedings of the 2021 International Symposium on Computer Architecture and High Performance Computing Workshops (SBAC-PADW), 2021. p. 28-38.

• TESSER, R. K. ; MARQUES, A. ; BORIN, E. . Selecting efficient VM types to train deep learning models on Amazon SageMaker. In: Workshop on Cloud Computing, 2021, Belo Horizonte. 2021 International Symposium on Computer Architecture and High Performance Computing Workshops (SBAC- PADW), 2021. p. 20-27.

• TAVARES, W. F. C. ; ASSIS, M. R. M. ; BORIN, E. . Quantifying and detecting HPC resource wastage in cloud environments. In: Workshop on Cloud Computing, 2021, Belo Horizonte. 2021 International Symposium on Computer Architecture and High Performance Computing Workshops (SBAC- PADW), 2021. p. 41-46.

• ROSARIO, VANDERSON MARTINS DO ; ZINSLY, R. ; RIGO, S. ; BORIN, E. . Employing Simulation to Facilitate the Design of Dynamic Binary Translators. In: 2021 IEEE 33rd International Symposium on Computer Architecture and High Performance Computing (SBAC-PAD), 2021, Belo Horizonte. Proceedings of the 2021 IEEE 33rd International Symposium on Computer Architecture and High Performance Computing (SBAC-PAD), 2021. p. 104-113.

• TAVARES, W. F. C. ; ASSIS, M. R. M. ; BORIN, E. . Leveraging vCPU-Utilization Rates to Select Cost-Efficient VMs for Parallel Workloads. In: 14th IEEE/ACM International Conference on Utility and Cloud Computing (UCC'21), 2021, Leicester, UK. Proceedings of the 14th IEEE/ACM International Conference on Utility and Cloud Computing, 2021.

• ROSARIO, VANDERSON M. DO ; CAMACHO, THAIS A. SILVA ; NAPOLI, OTÁVIO O. ; BORIN, EDSON . Fast and Low-cost Search for Efficient Cloud Configurations for HPC Workloads. In: Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho, 2021, Brasil. Anais do XXII Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho (WSCAD 2021), 2021. p. 144-155.

• DO ROSÁRIO, VANDERSON ; ZANELLA, ANDRÉ FELIPE ; DA SILVA, ANDERSON ; BORIN, EDSON . Predição de Desempenho com Graph Neural Networks. In: XXI Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho, 2020, Brasil. Anais do XXI Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho (WSCAD 2020), 2020. p. 1.

• GUIMARAES, A. ; BORIN, E. ; ARANHA, D. F. . Introducing arithmetic failures to accelerate QC-MDPC code-based cryptography. In: 7th Code-based Cryptography Workshop, 2019, Darmstadt. Proceedings of the 7th Code-based Cryptography Workshop, 2019.

• ROSARIO, V. M. ; BRETERNITZ JR., M ; BORIN, E. . Efficiency and Scalability of Multi-lane Capsule Networks (MLCN). In: 31st International Symposium on Computer Architecture and High Performance Computing (SBAC-PAD'19), 2019, Campo Grande. Proceedings of the 31st International Symposium on Computer Architecture and High Performance Computing (SBAC-PAD'19), 2019.

• CAMACHO, T. A. S. ; SILVA, A. F. ; ROSARIO, V. M. ; BORIN, E. . Compilação Dinâmica com Seleção Inteligente de Otimizações. In: XX Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho (WSCAD'19), 2019, Campo Grande. Anais do XX Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho (WSCAD'19), 2019.

• TAVARES, W. F. C. ; REIS, L. O. P. ; BRUNETTA, J. ; BORIN, E. . Aplicação da técnica Paramount Iteration nas aplicações BLAST e DNN-ROM na nuvem computacional. In: XX Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho (WSCAD'19), 2019, Campo Grande. Anais do XX Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho (WSCAD'19), 2019.

• ANDRIETTA, MURILO ; RODAMILANS, CHARLES ; GUIMARÃES, ANTONIO ; BORIN, EDSON . Avaliação das estruturas de arquivo para processamento de dados sísmicos com alto desempenho na nuvem computacional. In: XX Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho, 2019. Anais do Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho (WSCAD), 2019. p. 300.

• BRUNETTA, J. ; BORIN, E. . Selecting Efficient Cloud Resources for HPC Workloads. In: IEEE/ACM 12th International Conference on Utility and Cloud Computing (UCC '19), 2019, Auckland. Proceedings of the IEEE/ACM 12th International Conference on Utility and Cloud Computing (UCC '19), 2019.

• MALTA, E. M. ; AVILA, S. ; BORIN, E. . Exploring the Cost-benefit of AWS EC2 GPU Instances for Deep Learning Applications. In: IEEE/ACM 12th International Conference on Utility and Cloud Computing (UCC '19), 2019, Auckland. Proceedings of the IEEE/ACM 12th International Conference on Utility and Cloud Computing (UCC '19), 2019.

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• AMARAL, J. N. ; BORIN, E. ; ASHLEY, D. ; BENEDICTO, C. ; COLP, E. ; HOFFMAM, J. H. S. ; KARPOFF, M. ; OCHOA, E. ; REDSHAW, M. ; RODRIGUES, R. . The Alberta Workloads for the SPEC CPU 2017 Benchmark Suite. In: 2018 IEEE International Symposium on Performance Analysis of Systems and Software, 2018, Belfast, Northern Ireland, UK. Proceedings of the 2018 IEEE International Symposium on Performance Analysis of Systems and Software, 2018.

• ROSARIO, V. M. ; PISANI, F. ; GOMES, A. ; BORIN, E. . Fog-Assisted Translation: Towards Efficient Software Emulation on Heterogeneous IoT Devices. In: 7th Workshop on Parallel Programming Models - Special Edition on Edge/Fog/In-Situ Computing, 2018, Vancouver, BC. Proceedings of the 7th Workshop on Parallel Programming Models, 2018.

• OLIVEIRA, F. M. C. ; BORIN, E. . Partitioning convolutional neural networks for inference on constrained Internet-of-Things devices. In: 30th International Symposium on Computer Architecture and High Performance Computing, 2018, Lyon. Proceedings of the 30th International Symposium on Computer Architecture and High Performance Computing, 2018.

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• NAPOLI, O. ; ROSARIO, V. M. ; ARANHA, D. F. ; BORIN, E. . Evaluation of Timing Side-channel Leakage on a Multiple-target Dynamic Binary Translator. In: XIX Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho, 2018, São Paulo. Anais do XIX Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho, 2018.

• ROSARIO, V. M. ; HATO, M. ; AZEVEDO, R. ; BORIN, E. . A Methodology for Optimization of Interpreters. In: XIX Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho, 2018, São Paulo. Anais do XIX Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho, 2018.

• LUPORI, L. ; ROSARIO, V. M. ; BORIN, E. . Towards a High-Performance RISC-V Emulator. In: XIX Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho, 2018, São Paulo. Anais do XIX Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho, 2018.

• PISANI, F. ; BORIN, E. . Fog Vs. Cloud Computing: Should I Stay or Should I Go?. In: INTelligent Embedded Systems Architectures and Applications (INTESA'18), 2018, Turin, Italy. Proceedings of the 1st INTelligent Embedded Systems Architectures and Applications (INTESA'18), 2018.

• HAYASHIDA, W. ; RODAMILANS, C. B. ; TYGEL, M. ; BORIN, E. . Uma análise de custo e desempenho do modelo meteorológico BRAMS na nuvem computacional Azure. In: Workshop de Iniciação Científica do Simpósio de Sistemas Computacionais de Alto Desempenho, 2018, São Paulo. Anais do Workshop de Iniciação Científica em Arquitetura de Computadores e Computação de Alto Desempenho (WSCAD-WIC), 2018.

• DIENER, MATTHIAS ; CRUZ, EDUARDO H. M. ; ALVES, MARCO A. Z. ; BORIN, EDSON ; NAVAUX, PHILIPPE O. A. . Optimizing memory affinity with a hybrid compiler/OS approach. In: the Computing Frontiers Conference, 2017, Siena. Proceedings of the Computing Frontiers Conference on ZZZ - CF'17, 2017. p. 221.

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• BORIN, E. . Palestra: 'High-Performance Cloud Computing for Science & Engineering'. 2019. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• ARAUJO, L. M. ; OLIVEIRA, F. M. C. ; FACCIPIERI JUNIOR, J. H. ; AVILA, S. ; TYGEL, M. ; BORIN, E. . Automatic diffraction apex region detection using convolutional neural networks. 2018. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• BORIN, E. . Tecnologias, Desafios e Oportunidades na Internet das Coisas. 2016. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• MILLANI, C. ; LINHARES, A. ; AULER, R. ; BORIN, E. . COISA: A Compact OpenISA virtual platform for IoT devices. 2015. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• BORIN, E. . Evolução, tendências e desafios da Computação de Alto Desempenho. 2014. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• BORIN, E. ; AULER, R. . Uma abordagem para o ensino de linguagem de montagem, arquitetura e organização de computadores. 2014. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• PEDRONETTE, D. C. G. ; TORRES, R. S. ; BORIN, E. ; BRETERNITZ JR., M . Image Re-Ranking Acceleration on GPUs. 2013. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• BORIN, E. ; DEVLOO, P. R. B. . Programming Finite Element Methods for ccNUMA processors. 2013. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• BENEDICTO, C. ; BORIN, E. ; DEVLOO, P. R. B. . Uma abordagem para o ensino de linguagem de montagem, arquitetura e organização de computadores. 2013. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• LUCAS, D. C. S. ; DALIBERA, R. ; AULER, R. ; ARAUJO, G. ; RIGO, S. ; BORIN, E. . Hotness Misprediction Overhead on Virtual Machines. 2011. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• BORIN, E. ; WU, Y. ; BRETERNITZ JR., M ; WANG, C. . LAR-CC: Large Atomic Regions with Conditional Commits. 2011. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• BORIN, E. ; ARAUJO, G. ; BRETERNITZ JR., M ; WU, Y. . Structure-Constrained Microcode Compression. 2011. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• BORIN, E. ; WU, Y. ; WANG, C. ; LIU, W. ; BRETERNITZ JR., M ; HU, S. ; NATANZON, ESFIR ; ROTEM, SHAI ; ROSNER, RONI . TAO: two-level atomicity for dynamic binary optimizations. 2010. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• BORIN, E. ; WU, Y. . Characterization of DBT overhead. 2009. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).

• BORIN, E. ; WU, Y. . Characterization of Dynamic Binary Translation Overhead. 2008. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• BORIN, E. ; WANG, C. ; WU, Y. ; ARAUJO, G. . Software-Based Transparent and Comprehensive Control-Flow Error Detection. 2006. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).

• BORIN, E. ; BRETERNITZ JR., M ; WU, Y. ; ARAUJO, G. . Clustering-Based Microcode Compression. 2006. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• BORIN, E. ; WANG, C. ; WU, Y. ; ARAUJO, G. . Dynamic Binary Control-Flow Errors Detection. 2005. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• BORIN, E. ; KLEIN, F. ; MOREANO, N. ; AZEVEDO, R. ; ARAUJO, G. . Fast Instruction Set Customization. 2004. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• CASTRO, P. ; BORIN, E. ; AZEVEDO, R. ; ARAUJO, G. . Looking for Instruction Patterns in the Design of Extensible Processors. 2004. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• BENEDICTO, C. ; BORIN, E. ; DEVLOO, P. R. B. . Um estudo do desempenho da multiplicação de matrizes em arquiteturas modernas 2013 (Relatório Técnico).

• AULER, R. ; BORIN, E. . A LLVM Just-in-Time Compilation Cost Analysis 2013 (Relatório Técnico).

• NICÁCIO, D. ; ATTROT, W. ; ARAUJO, G. ; BORIN, E. . Dynamic Optimization Effects on DBT. Campinas, SP, Brasil: Instituto de Computação - Unicamp, 2008 (Relatório Técnico).

Outras produções

Projetos de pesquisa

• 2024 - Atual

  Learning Representations for Seismic Data, Descrição: Seismic data, obtained from geophysical prospecting techniques, provide crucial information about the Earth's subsurface, aiding in the identification of geological structures and natural resources. The processing and analysis of seismic data are critical steps in oil and gas exploration, particularly in deep-water resource extraction. In this context, the application of machine learning (ML) techniques for tasks such as classification or regression using seismic data is becoming increasingly common. Although the literature reports promising results for various seismic processing tasks, there are still few studies on the impact of seismic data representation on the training of ML algorithms, especially in the context of deep learning. Additionally, very few works explore the automatic creation of representations instead of using manually crafted ones. This research project aims to evaluate and create data representations to improve the training process of machine learning models for tasks related to the processing and analysis of seismic data.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Edson Borin - Coordenador., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.

• 2024 - Atual

  Foundational Models for Seismic Processing Tasks, Descrição: The processing and analysis of seismic data are crucial steps in oil and gas exploration, especially in deepwater environments. Recent advancements in machine learning technologies and research are significantly enhancing the processing and interpretation of seismic data, with machine learning techniques increasingly being applied to perform classification and regression tasks using seismic data. One of the major challenges in this field is the scarcity of annotated seismic data for training supervised models.In this context, we investigate the design of foundational models that will serve as the basis for various tasks in seismic processing. These models are designed to learn robust and hierarchical representations of seismic data, with the goal of improving interpretation quality and enhancing the accuracy of detecting relevant geophysical features. The development of these models will leverage self-supervised learning techniques.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Mestrado acadêmico: (7) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Edson Borin - Coordenador / Marco Dimas Gubitoso - Integrante / Otavio Napoli - Integrante / Carlos Alberto Astudillo Trujillo - Integrante / SERÓDIO, J. - Integrante / GUTIERREZ, G. - Integrante / Vinicius Leme Soares - Integrante / Filipe Alves Sampaio - Integrante / Marcos Vinicius Souza Freire - Integrante / Alonso Marcel Pacheco Huachaca - Integrante / Mauricio Cifuentes Ruiz - Integrante / Gabriel Alexander Toledo Mendes - Integrante / Jorge Lucas Braz Mesquita - Integrante., Financiador(es): Petróleo Brasileiro - Cooperação.

• 2022 - 2024

  Implementação de atributos sísmicos de forma eficiente para uso em aprendizado de máquinas, Descrição: O processamento e análise de dados sísmicos são etapas importantes na exploração de óleo e gás, principalmente na exploração destes recursos em águas profundas. Avanços recentes em tecnologias e pesquisas de aprendizado de máquina estão melhorando significativamente o processamento e a análise de dados sísmicos. Neste contexto, é muito comum a aplicação de técnicas de aprendizado de máquina para realizar a classificação ou regressão de camadas estratigráficas com base nos atributos de dados sísmicos. No entanto, muitas destas tecnologias só foram avaliadas em dados de pequeno porte, muitas vezes sintéticos. O principal problema consiste na falta de tecnologias que facilitem a extração de atributos de dados sísmicos e a aplicação de técnicas de aprendizado de máquina de forma escalável, i.e., em dados de grande porte. Este projeto visa o desenvolvimento de tecnologias para o cálculo de atributos de dados sísmicos de forma escalável com vistas a facilitar a aplicação de técnicas de aprendizado de máquina na exploração de OG, com ênfase na exploração de reservatórios carbonáticos.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (3) / Doutorado: (2) . , Integrantes: Edson Borin - Coordenador / Leandro Aparecido Villas - Integrante / Carlos Alberto Astudillo Trujillo - Integrante., Financiador(es): Petróleo Brasileiro - Auxílio financeiro.

• 2021 - Atual

  HIAAC - Hub de Inteligência Artificial e Arquiteturas Cognitivas, Descrição: O Hub de Inteligência Artificial e Arquiteturas Cognitivas visa o desenvolvimento e disseminação do conhecimento sobre tecnologias capazes de integrar diversos recursos de inteligência em dispositivos móveis, tornando-os hábeis em tomar decisões.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (17) / Mestrado acadêmico: (11) / Doutorado: (13) . , Integrantes: Edson Borin - Integrante / Hélio Pedrini - Integrante / Anderson Rocha - Integrante / Lucas Francisco Wanner - Integrante / Sandra Avila - Integrante / Leandro Aparecido Villas - Coordenador / Marcos Medeiros Raimundo - Integrante / Paula Dornhofer Paro Costa - Integrante / Esther Luna Colombini - Integrante / Ricardo Ribeiro Gudwin - Integrante / BITTENCOURT, LUIZ F. - Integrante / Marcelo da Silva Reis - Integrante / eduardo cerqueira - Integrante / Antonio A. F. Loureiro - Integrante / alexandre simões - Integrante / Marcos O. Máximo - Integrante / Eric Rohmer - Integrante / Felipe Ferreira Bocca - Integrante / Eric David Cohen - Integrante / Júlio César dos Reis - Integrante / Nádia Félix Felipe da Silva - Integrante / Levy Boccato - Integrante., Financiador(es): Sociedade para Promoção da Excelência do Software Brasileiro - Auxílio financeiro.

• 2019 - Atual

  Center for Computation and Engineering Sciences (2019-2024), Descrição: The Center for Computational Engineering & Sciences (CCES) at the University of Campinas (UNICAMP) is an interdisciplinary research center established in June 2013 with the support from the State of São Paulo Research Foundation (FAPESP) under the CEPID Program. The Center is dedicated to the development and application of advanced computational modeling techniques to solve a variety of frontier problems in science and engineering that require high-performance and data-intensive computing. The CCES also aims to interact with industry and research institutions outside academia for technological innovation and to carry out outreach activities to promote science education and dissemination of knowledge in the broader area of eScience. In 2019, Fapesp renewed the CCES funding.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Edson Borin - Integrante / Rodolfo Azevedo - Integrante / Martin Tygel - Integrante / Renato Pavanello - Integrante / Marcelo Carazzolle - Integrante / Claudia Maria Bauzer Medeiros - Integrante / Euclides de Mesqquita Neto - Integrante / Paulo Sollero - Integrante / Douglas Soares Galvão - Integrante / William Roberto Wolf - Integrante / Gonçalo Guimarães Pereira - Integrante / Maurice de Koning - Integrante / Leandro Martínez - Integrante / Alex Antonelli - Integrante / munir salomão skaf - Coordenador.

• 2018 - 2021

  Research and development of technologies for high performance seismic processing on the cloud, Descrição: In this project, we are investigating and developing new technologies to facilitate high-performance seismic processing using cloud computing services, including Software as a Service (SaaS), Platform as a Service (PaaS) and Infrastructure as a Service (IaaS). The resulting technologies will be consolidated on a platform that must optimize the cost and performance of seismic processing applications on the cloud, including loosely- and tightly-coupled high-performance seismic applications and machine learning based seismic applications.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (10) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (3) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Edson Borin - Coordenador / TYGEL, MARTIN - Integrante / Tiago Antonio Alves Coimbra - Integrante / Jorge Henrique Faccipieri Junior - Integrante / Jeferson Brunetta - Integrante / Charles Boulhosa Rodamilans - Integrante / Nicholas Torres Okita - Integrante / Lucas M. Araújo - Integrante / Eva Maia Malta - Integrante / Willian Hayashida - Integrante / Murilo Guidetti Andrietta - Integrante / Renan Clarindo Amorim - Integrante / José Ribeiro Neto - Integrante / William Felipe da Cunha Tavares - Integrante / Otavio Oliveira Napoli - Integrante., Financiador(es): Petróleo Brasileiro - Cooperação.

• 2018 - 2020

  Algoritmos e Métodos para a Separação de Difrações no Domínio Pré-Empilhado e Extração de Parâmetros Anisotrópicos em Sistemas de HPC, Descrição: O presente projeto tem como principais objetivos a pesquisa, desenvolvimento e aplicação prática de técnicas de separação e regularização 5D de difrações no domínio pré-empilhado, assim como extração de parâmetros cinemáticos relacionados a parâmetros anisotrópicos do meio. As técnicas serão desenvolvidas para sistemas de computação de alto desempenho e os resultados obtidos, em particular softwares de aplicação direta em produção, terão impacto significativo na validação de modelos de velocidade para migração em geologias complexas como as existentes nos reservatórios da camada pré-sal.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (10) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (1) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (2) . , Integrantes: Edson Borin - Integrante / Caian Benedicto - Integrante / João Sacramento - Integrante / Jorge Faccipieri - Integrante / Martin Tygel - Coordenador / Tiago Antonio Alves Coimbra - Integrante / Danny Rueda - Integrante / Alcides Goldoni Junior - Integrante / Nicholas Torres Okita - Integrante / Lucas M. Araújo - Integrante., Financiador(es): Petróleo Brasileiro - Cooperação.

• 2018 - 2020

  High-Performance Geophysics lab computing infrastructure upgrade, Descrição: In this project we are upgrading the high-performance computing infrastructure installed at the High-Performance Geophysics lab to expand the laboratory?s processing capacity. This upgrade includes a new high-performance computing system that will be able to perform up to 350 TeraFlops. This new system will be used to support the HPG research on new seismic processing technologies for 3D seismic datasets.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Edson Borin - Coordenador / Martin Tygel - Integrante., Financiador(es): Petróleo Brasileiro - Cooperação.

• 2017 - 2018

  Accelerating the CRS seismic processing method with GPUs, Descrição: Exploration geophysics is extensively applied by the oil industry to better understand the subsurface of the earth, thus rising the chances of finding reservoirs of fossil fuels and minerals. This is a branch of geophysics that aims to characterize the subsurface by conducting measurements at Earth?s surface (Land or Sea). During seismic data acquisition, a source generates waves that propagates through the water and reflects, diffracts and refracts into the subsurface layers. Some of the reflected waves returns to the surface and meets hydrophones, which record the data. Once recorded, the seismic data is later processed to improve the signal-to-noise ratio and to construct images that helps geologists to understand the meaningful features of the subsurface. The Common Reflection Surface (CRS) algorithm (Mann et al., 1999; Jäger et al., 2001) is a generalized version of one of the key algorithms used in exploration geophysics to improve the signal-to-noise ratio, the Common Midpoint (CMP) method (Mayne, 1962). The CRS method takes data collected in the field (after preprocessing) and generates a so called Zero-offset Stacked section, along with some properties of the subsurface structures, such as velocity, dip angles and curvatures. To accomplish this task, the method solves an optimization problem in which a coherence metric mult be computed for several combinations of parameters A, B and C, which requires a huge amount of computation. Moreover, this computation exposes a high degree of data locality, which makes it CPU bound. These properties are typically prerequisites for exploring the full potential of GPUs. Since drilling is a very expensive task, with prices around hundreds of millions of dollars, investing in exploration geophysics is important to reduce uncertainties, saving a lot of manpower and resources. The main objectives of this project are: a) Quantify the performance benefits when accelerating the CRS method with GPUs; and b) Understand the productivity and code performance trade-offs when using OpenACC and CUDA to accelerate seismic processing code.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Edson Borin - Coordenador / Martin Tygel - Integrante., Número de produções C, T & A: 1

• 2016 - 2018

  SeisHPC: Plataforma de desenvolvimento para aplicações sísmicas e geofísicas de alto desempenho, Descrição: Atualmente na indústria de Óleo e Gás, diversos problemas reais de imageamento sísmico apresentam um grande desafio em comum, o uso intenso de recursos computacionais de alto desempenho. Entre os problemas mencionados podemos citar as técnicas de Regularização 5D e Migração CRP (Common Reflection Point) 3D. Estas técnicas têm como objetivo, construir imagens cada vez mais precisas do subsolo de maneira a encontrar recursos naturais localizados em regiões desafiadoras. O principal objetivo da plataforma SeisHPC é garantir a escalabilidade do desempenho dos programas que a utilizarão, potencializando o uso intensivo de computação nas CPUs e aceleradores (GPUs, Intel Xeon PHI, etc), juntamente com técnicas de tolerância a falhas visando diminuir significativamente o número de horas de processamento desperdiçados devido a diversos tipos falhas intermitentes.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Edson Borin - Coordenador / Caian Benedicto - Integrante / Ian Rodrigues - Integrante / Martin Tygel - Integrante / Alcides Goldoni Junior - Integrante / Jorge Henrique Faccipieri Junior - Integrante / Dany Rueda Serrano - Integrante.

• 2015 - 2018

  Technologies for smart interaction with Mods and IoT devices, Descrição: Advances in information technology, sensors, wireless communication and embedded processors are enabling the deployment of low cost and low power sensors and actuators that will connect our world in a way never seen before. Light bulbs, faucets, air-conditioning units, clothes, watches, smartphones, smart-meters, cars, public transportation, cloud servers and many other systems will be connected enabling a smarter use of our resources and a better/easier interaction with the environment around us. In this brave new world, known as Internet of Things, or IoT, billions of devices will be connected, sharing information that is constantly sensed from the environment and enabling near and remote monitoring and control of the environment. Many of the IoT devices will be attached to non-personal things, such as buildings and appliances, and will allow us to understand and improve how they are used. Even though these things are not personal, they will interact with smartphones, which are personal. We conjecture that by analysing this interaction we will be able to learn how smartphone users behave and help them to perform their daily activities by providing suggestions, reminders or even automating tasks on his/her behalf. Hence, the goal of this project is to explore how the interaction of the smartphone and other devices, such as IoT devices and Mods, can be used to improve the smartphone user experience.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (5) / Mestrado acadêmico: (3) / Doutorado: (2) . , Integrantes: Edson Borin - Coordenador / Sandro Rigo - Integrante / João Batista Corrêa Gomes Moreira - Integrante / Juliana Freitag Borin - Integrante / Jeferson Brunetta - Integrante / Gustavo Pedrosa - Integrante / Felipe Lima - Integrante / Carolina Regattieri - Integrante / Luan Egidio Ferreira - Integrante / Benicio Goulard - Integrante / Diogo Shiraishi - Integrante / Felipe Emos - Integrante / Brenda Oliveira Ramires - Integrante / Matheus Silva - Integrante.

• 2015 - 2018

  Static analysis to detect energy bugs, Descrição: Energy bugs is a class of bugs that cause smartphones to waste energy. Pathak et al. [4] proposed a taxonomy to classify energy bugs and argue that 8% of the bugs are caused by "no­sleep" bugs on applications. A "no­sleep" bug is a software bug that causes smartphone components to stay on for an unnecessarily long period of time and is usually caused by the mishandling of power control APIs in an app or framework. The objective of this project is to investigate dataflow analysis techniques to detect energy bugs on applications for mobile devices.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (1) / Doutorado: (2) . , Integrantes: Edson Borin - Coordenador / Sandro Rigo - Integrante / Vanderson Martins Do Rosario - Integrante / Maxiwell Garcia - Integrante / Alex Lucchesi - Integrante / Caio Salvador Rohwedder - Integrante / Luís Fernando Silva - Integrante.

• 2014 - 2019

  Exploração de Paralelismo em Hardware e Software (PROCAD 2966/2014), Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Rodolfo Jardim de Azevedo em 19/04/2016., Descrição: A Lei de Moore, que prevê o dobro do número de transistores por circuito integrado a cada 2 anos, j a não pode ser aproveitada como no passado, inviabilizando o desenvolvimento de processadores maiores e com frequência sempre crescente. Desde o in ício deste século, por causa da barreira térmica, os fabricantes de processadores focaram seus esforços no desenvolvimento de arquiteturas multicore, evoluindo pouco na execução de código sequencial e forçando o desenvolvimento de versões paralelas de aplicativos. Embora este esforço esteja mostrando algum resultado, com a criação de novas versões de programas capazes de explorar o paralelismo dos processadores modernos, não há como negar que ainda existe muito trabalho a ser feito nesta direção e que nem todos os programas terão implementações paralelas eficientes. Por outro lado, qualquer nova técnica que melhore o desempenho de aplicações sequenciais também melhorará o desempenho de suas versões paralelas. O foco deste projeto é estudar técnicas de exploração de paralelismo, tanto em software quanto em hardware, permitindo a execução eficiente de programas em processadores modernos. Estamos interessados em melhorias arquiteturais, dentro dos cores, em novas formas de interligar estes cores, numa maior quantidade deles dentro de um circuito integrado, na utilização de aceleradores como GPGPU e em composições de múltiplos computadores na forma de clusters ou nuvem. Para cada uma destas configurações de hardware, também serão necessárias pesquisas e inovações na área de software. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Edson Borin - Integrante / Rodolfo Azevedo - Coordenador / Sandro Rigo - Integrante / Paulo Cesar Centoducatte - Integrante / Ricardo Ribeiro dos Santos - Integrante / Guido Araujo - Integrante / Alexandro José Baldassin - Integrante / Juliana Freitag Borin - Integrante / Ivan Rizzo Guilherme - Integrante / Renato Porfírio Ishii - Integrante / Fabricio Aparecido Breve - Integrante / Aparecido Nilceu Marana - Integrante / João Paulo Papa - Integrante / Mario Cortes - Integrante / Edson Norberto Caceres - Integrante / Nahri Balesdent Moreano - Integrante / Aleardo Manacero Junior - Integrante / Carlos Roberto Valencio - Integrante / Renata Spolon Lobato - Integrante / Roberta Spolon - Integrante.

• 2014 - 2018

  DeepEyes: Visual Computing and Machine Intelligence Techniques for Digital Forensics and Electronic Surveillance, Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Edson Borin - Integrante / Ricardo da Silva Torres - Integrante / Eduardo Alves do Valle Junior - Integrante / Hélio Pedrini - Integrante / Siome Klein Goldenstein - Integrante / Anderson Rocha - Coordenador / Jacques Wainer - Integrante / William Robson Schwartz - Integrante / André Luiz da Costa Morisson - Integrante / Paulo Max Gil Innocencio Reis - Integrante / Jorge de Albuquerque Lambert - Integrante / Jefersson Alex dos Santos - Integrante / David Menotti Gomes - Integrante / CHIACHIA, G. - Integrante / Arnaldo Albuquerque de Araújo - Integrante / Nelson Luis Saldanha da Fonseca - Integrante / Flavio de Barros Vidal - Integrante / Dibio Leandro Borges - Integrante., Financiador(es): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Auxílio financeiro.

• 2014 - 2017

  Integração de computação heterogênea e computação na nuvem para solução de problemas de engenharia e ciência, Descrição: A evolução das técnicas de simulação numérica permitiu a redução do tempo e do custo de ensaios experimentais utilizados para o desenvolvimento de técnicas e produtos em diversos segmentos da indústria. Este tipo de simulação envolve um grande número de cálculos e requer o uso de computadores de alto desempenho, o que torna seu uso restrito a grupos que possuam acesso a este tipo de sistema. O surgimento do modelo de computação na nuvem aliado ao desenvolvimento de aceleradores de baixo custo, como GPUs, disponibilizou um grande poder computacional para usuários que não possuem acesso a computadores de alto desempenho. Entretanto, a programação e aceleração de código nestes sistemas ainda é um desafio. Dessa forma, este projeto visa desenvolver diretrizes e técnicas para viabilizar a aceleração de simulações numéricas com recursos de nuvem computacional e aceleradores.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (2) / Doutorado: (2) . , Integrantes: Edson Borin - Coordenador / Mauricio Breternitz Jr. - Integrante / Ricardo da Silva Torres - Integrante / Daniel Carlos Guimarães Pedronette - Integrante / Marco Lúcio Bittencourt - Integrante / Philippe Remy Bernard Devloo - Integrante / Sônia Maria Gomes - Integrante / Juliana Freitag Borin - Integrante.

• 2014 - 2016

  Algorithms and techniques to accelerate numerical simulation in the cloud, Descrição: Numerical computer simulation has become an important tool for the design of engineering products and services not only in the academia but also in high technology industries, such as aircraft, oil exploration, energy and others. In order to provide objective confidence levels in quantitative information obtained from numerical predictions it is important to account for the uncertainties related to the inputs of a computation attempting to represent a physical system. In this sense, stochastic analysis may be applied to measure the impact of the input parameters uncertainties on output data. However, this kind of analysis generally requires several hundreds or thousands of repeated simulations with a proper selection of the input values to provide reasonable confidence levels. These simulations, in turn, may consume a huge amount of computing power to be performed in a reasonable time frame. To acquire and manage a computing system with such computing power is not always feasible due to ownership cost and setup timing constraints. Moreover, the demand for resources when running simulation experiments generally varies with time leading to underutilization of the system when demand is low. Cloud computing, on the other hand, provides computing resources to consumers as a utility - consumers can access the IT resources easily and pay only for what they use. The goal of this project is to investigate algorithms and techniques for numerical computer simulation and stochastic analysis in the cloud.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Edson Borin - Integrante / Juliana Freitag Borin - Coordenador., Financiador(es): Microsoft Informática - Auxílio financeiro.

• 2013 - 2015

  Modelagem de consumo de energia em dispositivos móveis baseados em processadores ARM, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Sandro Rigo em 27/02/2013., Descrição: O principal objetivo neste projeto é entender como a energia é consumida pelos componentes de hardware como CPU, GPU, memória, e dispositivos periféricos, levando em consideração todas as camadas da plataforma do software. Os resultados esperados incluem modelos de consumo de energia, uma metodologia eficiente para gerar estes modelos e medidas de consumo de energia para sistemas modernos baseados nos processadores ARM, considerando-se diferentes modos de consumo de energia do processador.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (1) / Doutorado: (2) . , Integrantes: Edson Borin - Integrante / Sandro Rigo - Coordenador / Flávia Pisani - Integrante / Jeferson Brunetta - Integrante / Maxiwell Salvador Garcia - Integrante / João Henrique Stange Hoffmam - Integrante / Alexandre N. de Medeiros - Integrante., Financiador(es): Samsung Eletrônica da Amazônia - Auxílio financeiro.

• 2013 - 2015

  Algoritmos e suporte em hardware para o projeto da máquina virtual Open-ISA VM, Descrição: Open-ISA é uma arquitetura de computador que está sendo desenvolvida no Laboratório de Sistemas de Computação da Unicamp como parte de uma estratégia para reduzir o déficit da balança comercial brasileira no setor de eletroeletrônicos. O seu desenvolvimento em conjunto com a máquina virtual Open-ISA VM permitirá que sistemas complexos, incluindo sistemas operacionais, ferramentas de produtividade e científicas sejam executados de forma transparente em diferentes arquiteturas, eliminando a vínculo do software nacional com as arquiteturas proprietárias de empresas estrangeiras. Este projeto visa investigar o estado da arte e propor novos algoritmos e suporte em hardware para implementar a máquina virtual Open-ISA VM de forma que as aplica- ções compiladas para Open-ISA possam ser emuladas de forma eficiente em arquiteturas atuais.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Edson Borin - Coordenador / Rodolfo Azevedo - Integrante / Sandro Rigo - Integrante / Guido Araujo - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.

• 2012 - 2016

  Content-Based Image Retrieval (CBIR) on APU Clouds, Descrição: The usefulness of re-ranking approaches for CBIR systems depends not only on the effectiveness, but also on the efficiency and scalability. While the effectiveness is related to the quality of retrieved images, the efficiency refers to the time spent to obtain the results. Scalability considers the system capability of handling growing image collections. Although the effectiveness has been the focus of various recent works, dealing with those three requirements at the same time is essential in real-world applications. Our recent results (supported by AMD Research), show that image re-ranking algorithms can be accelerated using GPGPUs and has great potential to explore the features of the APUs architecture. However, for very large image collections, it is also important to ensure that these algorithms can scale well with the growth of the data set. Aiming at computing the relationship among images, re-ranking algorithms often consider all the distances among images of a given dataset, which represent a large computational effort, hindering its use in searching services that deal with real-world image collections. However, our recent findings indicate that re-ranking strategies can still improve the effectiveness of the results even if only a small subset of the ranked list is taken into account when performing the re-ranking procedure. Such a observation allowed us to design image re-ranking algorithms with lower complexity. The next steps will be dedicated to make them scalable and, hence, well suited to large datasets.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) . , Integrantes: Edson Borin - Coordenador / Ricardo da Silva Torres - Integrante / Daniel Carlos Guimarães Pedronette - Integrante., Financiador(es): Advanced Micro Devices - Auxílio financeiro.

• 2012 - 2016

  Algoritmos de processamento e Imageamento Sísmico com Ênfase em Reservatórios Carbonáticos, Descrição: O presente projeto tem como principal objetivo a pesquisa e o desenvolvimento de algoritmos de processamento e imageamento de dados sísmicos ligados a reservatórios carbonáticos. Esses algoritmos decorrem de um elenco de técnicas recentes de processamento de sinais, muitas delas ainda pouco exploradas em geofísica, a serem aplicadas em sinergia com o método CRS de imageamento sísmico. O projeto se insere na proposta do Sistema de Capacitação, Ciência e Tecnologia em Carbonatos (SCTC) para o estudo e exploração em rochas sedimentares carbonáticas. O projeto está centrado na associação sinergética entre: (a) O método Common Reflection Surface (CRS) de imageamento sísmico; (b) As modernas técnicas de processamento de sinais, muitas delas oriundas de outras aplicações, tais como imagens médicas, radar, sonar e telecomunicações, onde se mostraram extremamente poderosas. A vigência do projeto é de 4 anos a partir do seu início em julho de 2012.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Edson Borin - Integrante / Caian Benedicto - Integrante / Ian Rodrigues - Integrante / Jorge Faccipieri - Integrante / Martin Tygel - Coordenador / Tiago Antonio Alves Coimbra - Integrante / Danny Rueda - Integrante.

• 2012 - 2014

  Técnicas de Formação e Identificação de Regiões Quentes e Paralelização de Laços usando Software Pipeline Desacoplado, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Guido Costa Souza de Araújo em 05/03/2013., Descrição: Este projeto tem por objetivo desenvolver novas técnicas na área de paralelização de regiões quentes em máquinas virtuais.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Edson Borin - Integrante / Guido Araújo - Coordenador / Sandro Rigo - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

• 2012 - 2014

  ExaMind: Busca, Classificação e Visualização de Dados Complexos em Grande Escala Utilizando Processamento de Alto Desempenho, Descrição: At the avant-garde of scienti c and industrial computing, there are problems involving very large-scale streams and collections of complex data. Multimedia, multimodal, spatial-temporal or involving social networks, these data are beyond the models created for handling structured and textual information. Thus, two dimensions appear as immediate challenges: the volume of data and their complexity. At the front end of large-scale and high complexity, it is insu cient to work in isolation with algorithmic solutions or with execution environment improvements. Rather, it is necessary to conceive and synergistically combine those two lines of work. New massively parallel architectures, derived from the GPUs (graphics processing units) and APUs (advanced processing units), promise to disrupt the high-performance computing market. However, due to the large di erence between those architectures and those based on conventional CPUs, the concretization of their potential is far from trivial, involving intricate compromises ranging from algorithm design to online dynamic adjustments made at runtime. Advancing the state of the art at this vanguard is the goal of this ambitious project, which brings together a team with complementary skills: on one hand, in the elds of machine learning, multimedia search and classi cation, and processing of other complex data and streams; on the other hand, in the elds of parallel computing, high performance computing and new computing architectures. The versatility and relevance of the techniques studied will be demonstrated in bold applications of high impact: Information Retrieval, Multimedia Classi cation, and Visualization of Complex Data. The project encompasses data analysis and data mining, which have become a key activity for many organizations. It falls within the scope of two of the Grand Challenges in Computing: Information Management in Large Volumes of Distributed Multimedia Data, and Impacts on Computing of the Transition from. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Edson Borin - Integrante / Rodolfo Azevedo - Integrante / Ricardo da Silva Torres - Coordenador / Eduardo Alves do Valle Junior - Integrante / Hélio Pedrini - Integrante / Siome Klein Goldenstein - Integrante / Anderson Rocha - Integrante / Jacques Wainer - Integrante / George Teodoro - Integrante / William Robson Schwartz - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

• 2011 - 2015

  Análise Elastoplástica de Poços e Estudo do Fraturamento Hidráulico em Reservatórios Carbonáticos, Descrição: O projeto consiste na pesquisa e desenvolvimento de técnicas para simulação numérica de fratura plana em meios heterogêneos com otimização para computadores paralelos. Nesse escopo, pretende-se realizar a simulação numérica do estado de tensão em torno do poço utilizando modelos elastoplásticos, a caracterização do comportamento não linear de rochas carbonáticas e a simulação de problemas multifísicos.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Edson Borin - Integrante / Philippe Remy Bernard Devloo - Coordenador / Sônia Maria Gomes - Integrante., Financiador(es): Petróleo Brasileiro - Rio de Janeiro - Matriz - Auxílio financeiro.

• 2011 - 2013

  Acelerando sistemas de recuperação de imagens por conteúdo (CBIR) com GPUs e APUs, Descrição: Neste projeto, investigamos e desenvolvemos técnicas para a implementação e execução eficiente de algoritmos de "re-ranking" para classificação de imagens em arquiteturas paralelas heterogêneas, incluindo GPUs e APUs.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Edson Borin - Coordenador / Ricardo da Silva Torres - Integrante / Daniel Carlos Guimarães Pedronette - Integrante., Financiador(es): Advanced Micro Devices - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 2

• 2011 - 2013

  Algoritmos e suporte em hardware para projeto de máquinas virtuais eficientes, Descrição: Neste projeto, investigamos algoritmos e técnicas em hardware para auxiliar a implementação de máquinas virtuais eficientes. Máquinas virtuais são programas de computador que emulam uma interface para execução de outros programas, compilados para a interface sendo emulada. Esta tecnologia está presente em diversos sistemas computacionais e é utilizada desde o suporte à linguagens de programação de alto nível, como na máquina virtual Java, até a implementação de processadores com projeto integrado de hardware e software, como é o caso processador Efficeon da Transmeta. A maioria das máquinas virtuais existentes na literatura utiliza técnicas de emulação similares, como interpretação e tradução dinâmica de binários. De fato, as duas técnicas são muitas vezes utilizadas de forma colaborativa, em uma mesma máquina virtual, para acelerar o processo de emulação e tornar a máquina virtual eficiente. Dada a importância do processo de emulação nas máquinas virtuais, o objetivo deste projeto de pesquisa é investigar algoritmos e técnicas em hardware para acelerar o processo de emulação em máquinas virtuais.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Mestrado acadêmico: (4) / Doutorado: (2) . , Integrantes: Edson Borin - Coordenador / Guido Araújo - Integrante / Rodolfo Azevedo - Integrante / Sandro Rigo - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 7

• 2011 - 2012

  Accelerating content-based image retrieval (CBIR) systems with GPUs and APUs, Descrição: This project aims at showing that, content-based imaging benefits from APU speedups. The overall objective is to characterize the class of CBIR algorithms with respect to their adequacy to the APU architecture; provide parallelization approach intended at achieving high execution efficiency of CBIR algorithms on APUs; and Provide algorithmic and microarchitectural insights to inform the efficient implementation of CBIR on existing and future APU architectures.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . , Integrantes: Edson Borin - Coordenador / Ricardo da Silva Torres - Integrante / Daniel Carlos Guimarães Pedronette - Integrante., Financiador(es): Advanced Micro Devices - Auxílio financeiro.

• 2002 - 2007

  ChameLeon - Especialização de Arquiteturas para Sistemas Dedicados, Descrição: Projeto de arquiteturas de computadores com suporte a reconfiguração.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (5) / Mestrado profissional: (2) / Doutorado: (2) . , Integrantes: Edson Borin - Integrante / Felipe Klein - Integrante / Sandro Rigo - Integrante / Paulo Cesar Centoducatte - Integrante / Ricardo Ribeiro dos Santos - Integrante / Guido Araujo - Integrante / Rodolfo Jardim de Azevedo - Coordenador / Valdiney Alves Pimenta - Integrante / Marilia Chiozo - Integrante / Sandro Dangui - Integrante / Thiago Massariolli Sigrist - Integrante / Alessandro Carvalho Santos - Integrante / Danilo Marcolin Caravana - Integrante / Rafael Fernandes Batistella - Integrante / Henrique Dante de Almeida - Integrante / Felipe Bertho - Integrante / Josué Tzan Hsin Ma - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

Prêmios