Adriano Marques Garcia

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Produções bibliográficas

• GARCIA, ADRIANO MARQUES ; GRIEBLER, DALVAN ; SCHEPKE, CLAUDIO ; FERNANDES, LUIZ GUSTAVO . Micro-batch and data frequency for stream processing on multi-cores. JOURNAL OF SUPERCOMPUTING , v. 1, p. 1-40, 2023.

• GARCIA, ADRIANO MARQUES ; GRIEBLER, DALVAN ; SCHEPKE, CLAUDIO ; FERNANDES, LUIZ GUSTAVO . SPBench: a framework for creating benchmarks of stream processing applications. COMPUTING , v. 1, p. 1, 2022.

• MARQUES GARCIA, ADRIANO ; SCHEPKE, CLAUDIO ; GIRARDI, ALESSANDRO . PAMPAR: A new parallel benchmark for performance and energy consumption evaluation. CONCURRENCY AND COMPUTATION-PRACTICE & EXPERIENCE , v. e5504, p. 1-21, 2019.

• Garcia, Adriano M. ; Serpa, Matheus ; GRIEBLER, DALVAN ; SCHEPKE, CLAUDIO ; Fernandes, Luiz G. L. ; Navaux, Philippe O. A. . The Impact of CPU Frequency Scaling on Power Consumption of Computing Infrastructures. In: Gervasi, Osvaldo; Murgante, Beniamino; Misra, Sanjay; Garau, Chiara; Blevcic, Ivan; Taniar, David; Apduhan, Bernady O.; Rocha, Ana Maria A. C.; Tarantino, Eufemia; Torre, Carmelo Maria; Karaca, Yeliz. (Org.). Lecture Notes in Computer Science. IVed.Cham: Springer International Publishing, 2020, v. 12254, p. 142-157.

• Garcia A. M. ; Schepke, C. ; GIRARDI, A. G. ; SILVA, S. A. . A New Parallel Benchmark for Performance Evaluation and Energy Consumption. In: Hermes Senger; Osni Marques; Rogerio Garcia; Tatiana Pinheiro de Brito; Rogério Iope; Silvio Stanzani; Veronica Gil-Costa. (Org.). High Performance Computing for Computational Science - VECPAR 2018. 1ed.Cham: Springer Nature Switzerland, 2019, v. 11333, p. 188-201.

• Malenza, G. ; Targa F. ; Garcia A.M. ; Aldinucci, M. ; Birke, R. . Exploring energy consumption of AI frameworks on a 64-core RV64 Server CPU. In: 3rd Italian Conference on Big Data and Data Science, 2024, Pisa. Workshop Scientific HPC in the pre-Exascale era, 2024. v. 1. p. 1-12.

• Garcia A.M. ; Malenza, G. ; Birke, R. ; Aldinucci, M. . Assessing Large Language Models Inference Performance on a 64-core RISC-V CPU with Silicon-Enabled Vectors. In: Italian Conference on Big Data and Data Science (ITADATA), 2024, Pisa. BigHPC2024: Special Track on Big Data and High-Performance Computing. Aachen: CEUR, 2024. v. 3785. p. 1-9.

• GARCIA, ADRIANO MARQUES ; GRIEBLER, DALVAN ; SCHEPKE, CLAUDIO ; SANTOS, ANDRÉ SACILOTTO ; GARCÍA, JOSÉ DANIEL ; MUÑOZ, JAVIER FERNÁNDEZ ; FERNANDES, LUIZ G.L. . A Latency, Throughput, and Programmability Perspective of GrPPI for Streaming on Multi-cores. In: 2023 31st Euromicro International Conference on Parallel, Distributed and NetworkBased Processing (PDP), 2023, Naples. 2023 31st Euromicro International Conference on Parallel, Distributed and Network-Based Processing (PDP), 2023. p. 164.

• GARCIA, ADRIANO MARQUES ; GRIEBLER, DALVAN ; SCHEPKE, CLAUDIO ; FERNANDES, LUIZ GUSTAVO L. . Evaluating Micro-batch and Data Frequency for Stream Processing Applications on Multi-cores. In: 2022 30th Euromicro International Conference on Parallel, Distributed and NetworkBased Processing (PDP), 2022, Valladolid. 2022 30th Euromicro International Conference on Parallel, Distributed and Network-based Processing (PDP), 2022. p. 10-17.

• GARCIA, ADRIANO MARQUES ; GRIEBLER, DALVAN ; Fernandes, Luiz G. L. ; SCHEPKE, CLAUDIO . Introducing a Stream Processing Framework for Assessing Parallel Programming Interfaces. In: 2021 29th Euromicro International Conference on Parallel, Distributed and NetworkBased Processing (PDP), 2021, Valladolid. 2021 29th Euromicro International Conference on Parallel, Distributed and Network-Based Processing (PDP), 2021. p. 84-88.

• MARQUES GARCIA, ADRIANO ; SCHEPKE, CLAUDIO ; GONCALVES GIRARDI, ALESSANDRO ; ALMEIDA DA SILVA, SHERLON . Power Consumption of Parallel Programming Interfaces in Multicore Architectures: A Case Study. In: 2018 Symposium on High Performance Computing Systems (WSCAD), 2018, São Paulo. 2018 Symposium on High Performance Computing Systems (WSCAD), 2018. p. 77-159.

• GARCIA, A. M. ; Lorenzon, A. F. ; BECK FILHO, A. C. S. ; CERA, M. C. . Um Estudo sobre Benchmarks para Análise de Desempenho e Consumo de Energia em Arquiteturas Multinúcleo. In: XVI Escola Regional de Alto Desempenho, 2016, São Leopoldo. XVI Escola Regional de Alto Desempenho, 2016. v. 16. p. 323-326.

• GARCIA, A. M. ; MORO, G. B. ; CERA, M. C. ; MERGEN, S. L. S. . Analisando o Desempenho do Mergesort In-Place Paralelo em Duas Arquiteturas Multi-core. In: Escola Regional de Alto Desempenho, 2014, Alegrete. ERAD 2014, 2014. p. 137-140.

• GARCIA, A. M. ; CERA, M. C. ; MERGEN, S. L. S. . Analisando o Desempenho da Paralelização no Algoritmo de Ordenação Mergesort In-place. In: 13ª Escola Regional de Alto Desempenho, 2013, Porto-Alegre. 13ª Escola Regional de Alto Desempenho. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação - SBC, 2013. p. 123-126.

• GARCIA, A. M. ; CERA, M. C. ; MERGEN, S. L. S. ; MORO, G. . Analisando Duas Técnicas de Paralelização em um Algoritmo Mergesort in-place. In: 14th Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho - WSCAD 2013, 2013, Porto de Galinhas. WSCAD - WIC, 2013. p. 258-261.

• GARCIA, ADRIANO MARQUES ; GRIEBLER, DALVAN ; SCHEPKE, CLAUDIO ; FERNANDES, LUIZ G. . Um Framework para Criar Benchmarks de Aplicações Paralelas de Stream. In: Escola Regional de Alto Desempenho da Região Sul, 2022, Brasil. Anais da XXII Escola Regional de Alto Desempenho da Região Sul (ERAD-RS 2022), 2022. p. 97-98.

• GARCIA, ADRIANO ; GRIEBLER, DALVAN ; SCHEPKE, CLAUDIO ; FERNANDES, LUIZ G. . Proposta de um Framework para Avaliar Interfaces de Programação Paralela em Aplicações de Stream. In: XXI Escola Regional de Alto Desempenho da Região Sul, 2021, Brasil. Anais da XXI Escola Regional de Alto Desempenho da Região Sul (ERAD RS 2021). v. 21.

• GARCIA, ADRIANO MARQUES ; GRIEBLER, DALVAN ; FERNANDES, LUIZ GUSTAVO LEÃO . Proposta de uma Suíte de Benchmarks para Processamento de Stream em Sistemas Multi-Core. In: Escola Regional de Alto Desempenho da Região Sul, 2020, Brasil. Anais da Escola Regional de Alto Desempenho da Região Sul (ERAD RS 2020). v. 20. p. 167-168.

• GARCIA, A. M. ; Schepke, C. . Uma Proposta de Benchmark Paralelo para Arquiteturas Multicore. In: Escola Regional de Alto Desempenho, 2018, Porto Alegre. XVIII Escola Regional de Alto Desempenho, 2018. v. 18. p. 287-288.

• GARCIA, A. M. ; CERA, M. C. ; Lorenzon, A. F. . Formalização e Classificação de um Benchmark para Avaliação do Consumo Energético em Arquiteturas Multinúcleo. In: Salão Internacional de Ensino Pesquisa e Extensão, 2015, Alegrete. Anais do Salão Internacional de Ensino Pesquisa e Extensão, 2015.

• GARCIA, A. M. ; CERA, M. C. ; MERGEN, S. L. S. . Paralelização do algoritmo de ordenação Mergesort in-place. In: IV Salão Internacional de Ensino, Pesquisa e Extensão (SIEPE), 2012, Bagé. Paralelização do algoritmo de ordenação Mergesort in-place, 2012.

• Garcia A.M. ; Griebler D. ; Schepke, C. ; Fernandes L.G. . Proposta de um Framework para Avaliar Interfaces de Programação Paralela em Aplicações de Stream. 2021. (Apresentação de Trabalho/Outra).

• Garcia A.M. ; Griebler D. ; Schepke, C. ; Fernandes L.G. . Introducing a Stream Processing Framework for Assessing Parallel Programming Interfaces. 2021. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• GARCIA, A. M. ; Schepke, C. ; GIRARDI, A. G. ; SILVA, S. A. . Power Consumption of Parallel Programming Interfaces in Multicore Architectures: A Case Study.. 2018. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).

• GARCIA, A. M. ; Lorenzon, A. F. ; BECK FILHO, A. C. S. ; CERA, M. C. . Um Estudo sobre Benchmarks para Análise de Desempenho e Consumo de Energia em Arquiteturas Multinúcleo. 2016. (Apresentação de Trabalho/Outra).

• GARCIA, A. M. ; CERA, M. C. ; Lorenzon, A. F. . Formalização e Classificação de um Benchmark para Avaliação do Consumo Energético em Arquiteturas Multinúcleo. 2015. (Apresentação de Trabalho/Outra).

• GARCIA, A. M. ; CERA, M. C. ; MERGEN, S. L. S. . Analisando o Desempenho da Paralelização no Algoritmo de Ordenação Mergesort In-place. 2013. (Apresentação de Trabalho/Outra).

• GARCIA, A. M. ; CERA, M. C. ; MERGEN, S. L. S. . Paralelização do algoritmo de ordenação Mergesort in-place. 2012. (Apresentação de Trabalho/Outra).

Outras produções

Projetos de pesquisa

• 2021 - Atual

  SPar4.0: Paralelismo de Stream nas Tecnologias 4.0, Descrição: Com as evoluções tecnológicas recentes, surgiu o movimento da quarta revolução industrial. Seus conceitos e ideias estão sendo adaptados e incorporados em outros setores tais como Agricultura e Saúde. Assim, dando espaço ao termo Tecnologias 4.0 para se referir às tecnologias habilitadoras dos conceitos e ideias da quarta revolução industrial. As aplicações das chamadas Tecnologias 4.0 executam em sistemas computacionais de pequena, média e larga escala, os quais vêm apresentando um alto grau de paralelismo e heterogeneidade no hardware. Também, a maior parte dessas aplicações podem ser caracterizadas como entidades ou sistemas de processamento de fluxo contínuo de dados (stream processing), pois os sistemas computacionais estão continuamente comunicando uns com os outros e tendo que processar assim que os dados chegam. As interfaces de programação paralela existentes para exploração do paralelismo em aplicações de processamento de stream, ainda são muito complexas e limitantes. Elas têm sido desenvolvidas para sistemas computacionais de larga (clusters/cloud) ou média escala (servidores) e não fornecem mecanismos que lidam com autoadaptatividade para atender níveis de qualidade de serviço exigidos (latência, vazão ou consumo de energia). Esse projeto irá concentrar seus esforços para contribuir com o processo de desenvolvimento de software paralelo em sistemas computacionais constituídos de hardware embarcado com processadores de múltiplos núcleos. Visando acelerar o processo de entrega de novas soluções de software para o contexto das Tecnologias 4.0, os objetivos principais deste projeto são: tornar a exploração do paralelismo de stream mais produtiva e simples; fornecer abstrações de software para lidar com a implementação de estratégias autoadaptativas nas aplicações; e criar algoritmos para atender os requisitos de qualidade de serviço em tempo de execução.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (3) Doutorado: (3) . , Integrantes: Adriano Marques Garcia - Integrante / Dalvan Griebler - Coordenador / Luiz Gustavo Fernandes - Integrante / Adriano Vogel - Integrante / Junior Loff - Integrante / Renato Barreto Hoffmann - Integrante / Gabriella Andrade - Integrante / Claudio Roberto Scheer Junior - Integrante., Financiador(es): FUNDACAO DE AMPARO A PESQUISA DO ESTADO DO RIO GRANDE DO SUL - Outra.

• 2018 - 2019

  Proposta de Benchmark para Análise de Desempenho e Energia de Arquiteturas Computacionais usando Diferentes Interfaces de Programação Paralela, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Claudio Schepke em 28/03/2018., Descrição: Neste projeto de pesquisa é proposto o desenvolvimento de um benchmark para avaliar desempenho e consumo energético de diferentes tipos de arquitetura de computadores utilizando diferentes interfaces de programação paralela (IPPs). O benchmark será baseado em um conjunto de 13 aplicações utilizadas para medir o desempenho e o consumo de energia de diferentes IPPs em arquiteturas multinúcleo. Essas aplicações estão paralelizadas utilizando quatro IPPs: OpenMP, Pthreads, MPI-1 e MPI-2. O objetivo desta pesquisa será implementar essas aplicações de forma otimizada para multicores e coprocessadores, a fim de obter todo o potencial que essas arquiteturas oferecem.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Adriano Marques Garcia - Integrante / Claudio Schepke - Coordenador.

• 2013 - 2016

  Análise do Impacto no Desempenho de Sistemas Embarcados pelo Uso da Programação Paralela, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Marcia Cristina Cera em 15/04/2016., Descrição: Hoje em dia é cada vez mais comum vermos processadores multiprocessados, tanto em arquiteturas de uso comum como as multicore, quanto em dispositivos móveis. A programação paralela baseada em threads permite explorar o potencial computacional dos múltiplos núcleos de execução (cores) destas arquiteturas. Entretanto, enquanto a paralelização leva ao aumento do desempenho de um programa (redução do tempo de execução), o compartilhamento de informações entre núcleos via acessos à memória compartilhada, leva a um maior consumo de energia. Todavia, a preocupação com o consumo energético é uma constante para sistemas embarcados, tendo em vista que estes são alimentados por baterias. Adicionalmente, o acesso à memória além de gerar um alto consumo energético, também possui um forte impacto no desempenho das aplicações aplicações paralelas em função da disponibilidade dos dados. Neste sentido, este projeto busca estabelecer uma relação entre o consumo energético e o pico de desempenho de Interfaces de Programação Paralela (IPP) em ambientes de memória compartilhada. Serão estudadas as IPPs popularmente utilizadas tais como OpenMP, Pthreads, Cilk++, entre outras e diferentes arquiteturas tais como a família Intel IA32, cujos processadores dominam os sistemas de computação pessoal e estão começando a ser utilizados também em sistemas embarcados; e a família ARM, que é a mais utilizada em dispositivos móveis, como smartphones e tablets, atualmente. Com este estudo, espera-se elaborar um modelo analítico que seja capaz de orientar o desenvolvedor de como reduzir o impacto da exploração do paralelismo no consumo energético.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (1) / Doutorado: (2) . , Integrantes: Adriano Marques Garcia - Integrante / Marcia Cristina Cera - Coordenador / Arthur Francisco Lorenzon - Integrante / Antonio Carlos Schneider Beck Filho - Integrante.

• 2012 - 2014

  Estudo e desenvolvimento de Programas Paralelos: Como tirar proveito de Arquiteturas Paralelas, Descrição: Os algoritmos de ordenação constituem um tema de pesquisa historicamente largamente investigado. Isto se deve porque uma grande parte dos problemas resolvidos computacionalmente dependem de uma ordenação de elementos como parte de sua solução. Embora existam vários algoritmos de ordenação com implementações e graus de complexidade conhecidos, inclusive ensinados como fundamentos básicos de computação, este é um problema que ainda não pode ser considerado revolvido. Isto porque geralmente um algoritmo é eficiente apenas para situações específicas, por exemplo, para ordenar entradas de dados pequenas ou quando há disponível uma grande quantidade memória a ser utilizada durante a ordenação como armazenamento de apoio. Este último ponto vem sendo investigado dentro do grupo LEA (Laboratório de Estudos Avançados em Computação) da UNIPAMPA, onde almeja-se algoritmos de ordenação eficientes que não utilizem memória de apoio. Em muitos casos, os elementos a serem ordenados ocupam toda a memória disponível e é preciso realizar a ordenação 'in place' destes dados. Já existe uma primeira versão de um algoritmo de ordenação desenvolvido no LEA, o qual foi implementado com a linguagem JAVA.O objetivo deste projeto é trabalhar na paralelização do algoritmo. O esforço de paralelização estaria voltado ao uso do suporte nativo a threads no JAVA. Como resultado espera-se conseguir realizar a ordenação com alto desempenho.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Doutorado: (2) . , Integrantes: Adriano Marques Garcia - Integrante / Marcia Cristina Cera - Coordenador / Sergio Luis Sardi Mergen - Integrante.

Projetos de desenvolvimento

• 2024 - Atual

  European Pilot (EUPILOT), Descrição: The European PILOT will deliver the first All-European open source and open standard based software and hardware integrated HPC system by creating an autonomous set of accelerators designed, implemented, manufactured, and deployed in Europe.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Adriano Marques Garcia - Coordenador / Roberto Esposito - Integrante.

Prêmios