Pedro Henrique Rocha Bruel

Doutor em Ciência da Computação com dupla titulação pela Universidade de São Paulo e Université de Grenoble Alpes (2021). Meus interesses de pesquisa são a otimização automática de código e arquiteturas para computação de alto desempenho aplicando técnicas de otimização matemática, heurísticas de busca, desenho de experimentos, e métodos de aprendizado estatístico.

Informações coletadas do Lattes em 27/08/2025

Acadêmico

Formação acadêmica

Doutorado em Ciências da Computação

2015 - 2021

Universidade de São Paulo
Título: Toward Transparent and Parsimonious Methods for Automatic Performance Tuning
Orientador: Alfredo Goldman vel Lejbman
com Coorientador: Arnaud Legrand. Bolsista do(a): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico, CNPq, Brasil. Grande área: Ciências Exatas e da Terra

Graduação em Ciências Moleculares

2010 - 2014

Universidade de São Paulo
Título: Interfaces entre o Usuário e Sistemas Musicais Multiagentes
Orientador: Marcelo Gomes de Queiroz
Bolsista do(a): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico, CNPq, Brasil.

Ensino Médio (2º grau)

2005 - 2008

Colégio Santo André São José do Rio Preto

Idiomas

Bandeira representando o idioma Inglês

Compreende Bem, Fala Bem, Lê Bem, Escreve Bem.

Bandeira representando o idioma Espanhol

Compreende Bem, Fala Pouco, Lê Bem, Escreve Pouco.

Bandeira representando o idioma Português

Compreende Bem, Fala Bem, Lê Bem, Escreve Bem.

Bandeira representando o idioma Francês

Compreende Bem, Fala Bem, Lê Bem, Escreve Bem.

Participação em eventos

30th SBAC-PAD International Symposium on Computer Architecture and High Performance Computing. 2018. (Simpósio).

4th Summer School on INtelligent signal processing for FrontIEr Research and Industrysss.Introduction to GPGPUs. 2017. (Outra).

IV HPE NewOS Workshop.Autotuning for FPGAs. 2017. (Oficina).

VI NVIDIA GPU Workshop.Autotuning NVCC Parameters in the Julia Language. 2017. (Oficina).

31st IPDPS IEEE International Parallel & Distributed Processing Symposium.Autotuning CUDA Compiler Parameters for Heterogeneous Applications using the OpenTuner Framework. 2016. (Simpósio).

III HPE NewOS Workshop.Autotuning High-Level Synthesis for FPGAs. 2016. (Oficina).

IV Workshop de High Performance Computing.Minicurso: Introdução à Programação de GPUs com a plataforma CUDA. 2016. (Oficina).

VII Escola Regional de Alto Desempenho.Introdução à Programação de GPUs com a plataforma CUDA. 2016. (Outra).

27th SBAC-PAD International Symposium on Computer Architecture and High Performance Computing. 2015. (Simpósio).

VI Escola Regional de Alto Desempenho de São Paulo. 2015. (Outra).

WSCAD'15 - XVI Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenhonho.Autotuning GPU Compiler Parameters Using OpenTuner. 2015. (Oficina).

Produções bibliográficas

  • BRUEL, PEDRO ; AMARÍS, MARCOS ; GOLDMAN, ALFREDO . Autotuning CUDA compiler parameters for heterogeneous applications using the OpenTuner framework. CONCURRENCY AND COMPUTATION-PRACTICE & EXPERIENCE , v. n/a, p. e3973, 2017.

  • HUANG, S. ; ANKIT, A. ; SILVEIRA, P. ; ANTUNES, R. ; CHALAMALASETTI, S. R. ; HAJJ, I. E. ; KIM, D. E. ; AGUIAR, G. ; BRUEL, P. ; SEREBRYAKOV, S. ; XU, C. ; MILOJICIC, D. . Mixed precision quantization for ReRAM-based DNN inference accelerators. In: 2021 26th Asia and South Pacific Design Automation Conference (ASP-DAC), 2021, IEEE Online Conference. Proceedings of the Asia and South Pacific Design Automation Conference (ASP-DAC), 2021. p. 372-377.

  • BRUEL, P. ; MASNADA, S. Q. ; VIDEAU, B. ; LEGRAND, A. ; VINCENT, J. ; GOLDMAN, A. . Autotuning under Tight Budget Constraints: A Transparent Design of Experiments Approach. In: The 19th Annual IEEE/ACM International Symposium in Cluster, Cloud, and Grid Computing, 2019, Larnaka. Proceedings of The 19th Annual IEEE/ACM International Symposium in Cluster, Cloud, and Grid Computing, 2019.

  • BRUEL, P. ; MEIRELLES, Paulo ; COBE, R. ; GOLDMAN, A. . OpenMP or Pthreads: Which is Better for Beginners?. In: 8th Workshop on Evaluation and Usability of Programming Languages and Tools (PLATEAU 2017), 2017, Vancouver. 8th Workshop on Evaluation and Usability of Programming Languages and Tools (PLATEAU 2017), 2017.

  • BRUEL, P. ; CHALAMALASETTI, S. R. ; DALTON, C. ; HAJJ, I. E. ; GOLDMAN, A. ; GRAVES, C. ; HWU, W. ; LAPLANTE, P. ; MILOJICIC, D. ; NDU, G. ; STRACHAN, J. P. . Generalize or Die: Operating System Support for Memristor-based Accelerators. In: IEEE International Conference on Rebooting Computing (ICRC 2017), 2017, Washington. IEEE International Conference on Rebooting Computing (ICRC 2017), 2017.

  • BRUEL, P. ; GOLDMAN, A. ; CHALAMALASETTI, S. R. ; MILOJICIC, D. . Autotuning High-Level Synthesis for FPGAs Using OpenTuner and LegUp. In: International Conference on Reconfigurable Computing and FPGAs (ReConFig), 2017, Cancún. Proceedings of the IEEE International Conference on Reconfigurable Computing and FPGAs (ReConFig), 2017.

  • GONÇALVEZ, R. ; AMARIS, M. ; OKADA, T. ; BRUEL, P. ; GOLDMAN, A. . OpenMP is not as Easy as it Appears. In: 49th Hawaii International Conference on System Sciences, 2016, Kauai. 49th Hawaii International Conference on System Sciences, 2016. p. 5742-5751.

  • BRUEL, P. ; GOLDMAN, A. ; AMARIS, M. . Autotuning GPU Compiler Parameters Using OpenTuner. In: XVI Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho, 2015, Florianópolis. WSCAD'15 - XVI Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho, 2015., 2015. p. 13-23.

  • BRUEL, P. ; QUEIROZ, M. G. . A Protocol for creating Multiagent Systems in Ensemble with Pure Data.. In: International Computer Music Conference / Sound and Music Computing 2014 Joint Conference, 2014, Atenas. Proceedings of the ICMC / SMC 2014 Joint Conference, 2014. p. 1-8.

  • BRUEL, P. ; GOLDMAN, A. . Autotuning CUDA Compiler Parameters for Heterogeneous Applications using the OpenTuner Framework. In: PhD Forum of the 31st IPDPS IEEE International Parallel & Distributed Processing Symposium, 2016, Chigago. PhD Forum of the 31st IPDPS IEEE International Parallel & Distributed Processing Symposium, 2016.

  • BRUEL, P. ; GOLDMAN, A. ; CHALAMALASETTI, S. R. ; MILOJICIC, D. . Autotuning for FPGAs. 2017. (Apresentação de Trabalho/Seminário).

  • BRUEL, P. ; GOLDMAN, A. . Autotuning CUDA Compiler Parameters for Heterogeneous Applications using the OpenTuner Framework. 2016. (Apresentação de Trabalho/Seminário).

  • BRUEL, P. ; GOLDMAN, A. ; CHALAMALASETTI, S. R. ; MILOJICIC, D. . Autotuning High-Level Synthesis for FPGAs. 2016. (Apresentação de Trabalho/Seminário).

  • BRUEL, P. ; AMARIS, M. ; GOLDMAN, A. . Autotuning GPU Compiler Parameters Using OpenTuner. 2015. (Apresentação de Trabalho/Seminário).

Outras produções

BRUEL, P. ; GOLDMAN, A. . IV INFIERI: Introduction to GPGPUs. 2017. (Minicurso).

BRUEL, P. ; GOLDMAN, A. . VI NVIDIA GPU Workshop: Autotuning NVCC Parameters in the Julia Language. 2017. (Minicurso).

BRUEL, P. ; GOLDMAN, A. . IV Workshop de High Performance Computing: Introdução à Programação de GPUs com a plataforma CUDA. 2016. (Minicurso).

BRUEL, P. ; GOLDMAN, A. . VII Escola Regional de Alto Desempenho: Introdução à Programação de GPUs com a plataforma CUDA. 2016. (Minicurso).

Projetos de pesquisa

  • 2021 - Atual

    Trends on High Performance Computing: from Resource Management to New Computer Architectures, Descrição: The ever-increasing scale of High-Performance Computing (HPC) problems and systems,as well as the growing adoption of new technologies such as Cloud Computing, GPGPUsand FPGAs, results in complex management, development, QoS, and fault-tolerance issuesthat hinder the production and use of HPC techniques and solutions.In this project, we join efforts and expertise from several Computer Science researcherson HPC to explore contemporary challenges and promote high impact research on paralleland HPC systems development. This work is focused on two main research axes: ResourceManagement and New Computer Architectures, encompassing a set of broad areas relevantfor HPC, such as cloud distributed computing and systems software.Our ultimate goal is to enable better QoS for users coupled with high resource utilizationfor service providers while supporting simple development and reliable fault-tolerance, evenin heterogeneous environments. To this end, within the Resource Management theme, weintend to investigate application-agnostic scheduling of large-scale, parallel applicationsand scientific workflows on both traditional clusters and cloud platforms with supportfor heterogeneous systems comprized of various CPUs, GPUs, and FPGAs. As for NewComputer Architectures, we aim to provide improved and simplified hardware and FPGAdesign, better automatic parallelization of code while targeting multiple, heterogeneousarchitectures, efficient and streamlined fault tolerance, and seamless, optimized schedulingof both coarse- and fine-grain applications in heterogeneous environments.Each area is divided in various topics, lead by an experienced researcher and tackledwith the help of collaborators and students. With this project, we want to provide not onlythe research itself but also promote the synergy of São Paulo State researchers.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Pedro Henrique Rocha Bruel - Integrante / Alfredo Goldman vel Lejbman - Coordenador / AMARÍS, MARCOS - Integrante / Raphael Y. de Camargo - Integrante / Hermes Senger - Integrante / Luiz Bittencourt - Integrante / Daniel de Angelis Cordeiro - Integrante / Kelly Braghetto - Integrante / Rodolfo Jardim Azevedo - Integrante / Guido Araújo - Integrante / Emílio Francesquini - Integrante / Paulo Sérgio Lopes de Souza - Integrante / Sarita Mazzini Bruschi - Integrante / Álvaro Fazenda - Integrante / Alexandro Baldassin - Integrante / Denise Stringhini - Integrante / Hélio Crestana Guardia - Integrante / Danilo Carastan-Santos - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.

Histórico profissional

Experiência profissional

2021 - Atual

Universidade de São Paulo

Vínculo: , Enquadramento Funcional:

2023 - Atual

Hewlett Packard Enterprise

Vínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: Research Scientist, Carga horária: 40

2022 - 2023

Hewlett Packard Enterprise

Vínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: Postdoctoral Research Associate, Carga horária: 40

2019 - 2020

Hewlett Packard Enterprise

Vínculo: Pesquisador Visitante, Enquadramento Funcional: Pesquisador Visitante, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.

Outras informações:
Pesquisador visitante na Hewlett Packard Enterprise, no contexto de participação no programa CAPES/PrInt, financiado pela CAPES

2021 - 2021

Instituto de Pesquisas Tecnológicas do Estado de São Paulo

Vínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: Pesquisador Sênior, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.