Luiz Gustavo Leão Fernandes

Possui Doutorado em Ciência da Computação pelo Instituto Nacional Politécnico de Grenoble (França) nas áreas de Sistemas Distribuídos e Modelagem de Aplicações Paralelas e Mestrado e Bacharelado em Ciência da Computação pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS). Atualmente, é Professor Adjunto da Escola Politécnica da Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul (PUCRS), credenciado no Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação (PPGCC) onde atua como orientador de Mestrado e Doutorado desde 2005 e exerceu a coordenação do Programa de 2013 a 2019. De julho de 2019 a novembro de 2021, exerceu a Coordenadoria de Programas Stricto Sensu da Pró-Reitoria de Pesquisa e Pós-Graduação (PROPESQ) da PUCRS. A partir de dezembro de 2021, passou a exercer o cargo de Diretor de Pós-Graduação também na PROPESQ. É Coordenador e Fundador do Grupo de Modelagem de Aplicações Paralelas (GMAP) da PUCRS. Coordena e trabalhou em projetos de pesquisa com diferentes empresas e órgãos governamentais (FAPERGS, CNPq, CAPES).Tem mais de 195 artigos científicos publicados em periódicos e conferências internacionais e nacionais. Já concluiu mais de 80 orientações entre alunos de Doutorado, Mestrado, Trabalhos de Conclusão de Curso de Graduação e Iniciação Científica. Ministra disciplinas de tópicos relacionados a Sistemas Distribuídos, Programação Paralela e Linguagens Formais, nos cursos de Graduação de Ciência da Computação e Engenharia da Computação e no PPGCC. Suas principais áreas de interesse são: Computação Paralela; Processamento de Grandes Fluxos e Volumes de Dados; Modelagem de Aplicações de Alto Desempenho; Computação em Nuvem; Metodologias, Linguagens e Bibliotecas para Programação Paralela.

Informações coletadas do Lattes em 01/12/2024

Acadêmico

Formação acadêmica

Doutorado em Informática: Sistemas Distribuídos

1997 - 2001

Institut National Polytechnique de Grenoble
Título: Parallélisation d'un Algorithme d'Appariement d'Images Quasi-dense
Orientador: Brigitte Plateau e Yves Denneulin
Bolsista do(a): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico, CNPq, Brasil. Palavras-chave: Calcul Parallèle; Algorithmique Parallèle; Synthèse d´Images; Grappes de processeurs.

Mestrado em Computação

1992 - 1995

Universidade Federal do Rio Grande do Sul
Título: Utilização de Redes Neurais na Análise e Previsão de Séries Temporais
, Ano de Obtenção: 1995.Philippe Olivier Alexandre Navaux.Bolsista do(a): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, CAPES, Brasil. Palavras-chave: Redes Neurais Artificiais; Séries de Tempo; Econometria.

Graduação em Ciências de Computação

1988 - 1992

Universidade Federal do Rio Grande do Sul
Título: SMART - Sistema para Modelagem e Análise de Redes de Petri Temporizadas
Orientador: Philippe Olivier Alexandre Navaux

Idiomas

Inglês

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

Português

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

Francês

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

Áreas de atuação

Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Sistemas de Computação/Especialidade: Aplicações de Alto Desempenho.

Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Sistemas de Computação/Especialidade: Processamento Paralelo e Distribuído.

Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Sistemas de Computação/Especialidade: Avaliação de Desempenho de Sistemas Paralelos.

Organização de eventos

FIORIN, F. ; FERNANDES, LUIZ G. L. ; CARVALHO, C. M. ; BAPTISTA, R. ; PELLANDA, E. . Programa Hangar - Primeira Edição. 2021. (Concurso).

FERNANDES, L. G. ; GRIEBLER, D. . VII Nvidia GPU Workshop Latin America. 2017. (Outro).

ADARIO, A. M. S. ; FERNANDES, L. G. . Fórum de Iniciação Científica da XI Escola Regional de Alto Desempenho (ERAD). 2011. (Outro).

FERNANDES, L. G. . Jornada Acadêmica da FACIN. 2007. (Outro).

Participação em eventos

XXXIX Congresso da Sociedade Brasileira de Computação (CSBC). 2019. (Congresso).

II Seminário Internacional da Área da Ciência da Computação da CAPES. 2017. (Seminário).

VII NVIDIA Latin American Workshop. 2017. (Oficina).

XXXVII Congresso da Sociedade Brasileira de Computação. 2017. (Congresso).

XXXVI Congresso da Sociedade Brasileira de Computação. 2016. (Congresso).

Seminário de Acompanhamento da Área da Ciência da Computação da CAPES.Evolução do PPGCC a Meio Termo do Quadriênio 2013/2017. 2015. (Seminário).

I Seminário Internacional da Área da Ciência da Computação da CAPES.Triênio 2010/2012 - Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação da PUCRS. 2013. (Seminário).

XXXIII Congresso da Sociedade Brasileira de Computação. 2013. (Congresso).

XXXII Congresso da Sociedade Brasileira de Computação. 2012. (Congresso).

XI ERAD - Escola Regional de Alto Desempenho. 2011. (Encontro).

1st IntMath-TSD - Minisymposium on Interval Mathematics and Connections in Teaching and Scientific Computing.Interval on Self-verified Linear Systems Solver on Multicore Computers. 2010. (Simpósio).

33rd CNMAC - Congresso Nacional de Matemática Aplicada e Computacional. 2010. (Congresso).

9th VECPAR - International Meeting on High Performance Computing for Computational Science.Solving Dense Interval Linear Systems with Verified Computing on Multicore Architectures. 2010. (Encontro).

X ERAD - Escola Regional de Alto Desempenho. 2010. (Encontro).

12th IEEE CSE - International Conference on Computational Science and Engineering. High Performance Printing: Increasing Personalized Documents Rendering Through PPML Jobs Profiling and Scheduling. 2009. (Congresso).

21st SBAC-PAD - International Symposium on Computer Architecture and High Performance Computing.Memory Affinity for Hierarchical Shared Memory Multiprocessors. 2009. (Simpósio).

20th SBAC-PAD - International Symposium on Computer Architecture and High Performance Computing.Parallel Verified Linear System Solver for Uncertain Input Data. 2008. (Simpósio).

14th Euro PVM/MPI - European PVM/MPI Users Group Meeting. An Improved Parallel XSL-FO Rendering for Personalized Documents. 2007. (Congresso).

21st ACM SAC - Symposium on Applied Computing. High Performance XSL-FO Rendering for Variable Data Printing. 2006. (Congresso).

3rd HP Brazil International Tech Symposium.Rendering Documents in Parallel. 2006. (Simpósio).

17th SBAC-PAD - International Symposium on Computer Architecture and High Performance Computing. 2005. (Simpósio).

2nd HP Brazil International Tech Symposium.Visualization of Medical Data in Parallel. 2005. (Simpósio).

8th PacT - International Conference on Parallel Computing Technologies. A Parallel Version for the Propagation Algorithm. 2005. (Congresso).

1st HP Brazil International Tech Symposium.Parallel Applications Research Center. 2004. (Simpósio).

Euro-Par - European Conference on Parallel Processing. Parallel PEPS Tool Performance Analysis Using Stochastic Automata Networks. 2004. (Congresso).

15th SBAC-PAD - International Symposium on Computer Architecture and High Performance Computing.Performance Analysis Issues for Parallel Implementations of Propagation Algorithm. 2003. (Simpósio).

SUPERCOMP. 2003. (Simpósio).

PDPTA - International Conference on Parallel and Distributed Techniques and Applications. Parallelizing a Dense Matching Region Growing Algorithm for an Image Interpolation Application. 2001. (Congresso).

ICaRE - Conception et mise en oeuvre d´applications parallèles irrégulières de grande taille. 1997. (Encontro).

III SBRN - Simpósio Brasileiro de Redes Neurais.O Problema da Escolha da Topologia da Rede Neural na Previsão de Séries Temporais. 1996. (Simpósio).

XVII EBE - Encontro Brasileiro de Econometria.Previsões de Séries de Tempo: Redes Neurais Artificiais e Modelos Estruturais. 1995. (Encontro).

I SBRN - Simpósio Brasileiro de Redes Neurais.Um Estudo Experimental do Poder Preditivo das Redes Neurais Artificiais Comparado a Métodos Econométricos Tradicionais. 1994. (Simpósio).

XIV Congresso da Sociedade Brasileira de Computação. 1994. (Congresso).

VIII Escola de Computação. 1992. (Outra).

VII Escola de Computação. 1990. (Outra).

IV Congresso da Sociedade Brasileira de Microeletrônica. 1989. (Congresso).

Participação em bancas

Aluno: Renato Barreto HOFFMANN FILHO

GRIEBLER, D.FERNANDES, L. G.; MARCON, C.; DAZZI, P.. Impacts of Parallel Programming on Limited-Souce Hardware. 2023. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Claudio Roberto SCHEER Junior

GRIEBLER, D.FERNANDES, L. G.; RUIZ, D. D. A.; SCHEPKE, C.. Machine Learning and Data Visualization Techniques for Improving Performance of Parallel Applications on GPUs and Multi-cores. 2023. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Júnior Henrique LOFF

FERNANDES, L. G.GRIEBLER, D.; DRUMMOND, L. M. A.; DOTTI, F.. Simplifying Self-Adaptive Distributed Stream Processing in C++. 2023. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Gabriell Alves de ARAÚJO

FERNANDES, L. G.GRIEBLER, D.; GONZALEZ-VELEZ, H.;FERRETO, T.. Data and Stream Parallelism Optimizations on GPUs. 2022. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Cesar Moser Ramos

SILVA, C. E. L.; FOCHEZATTO, A.; SOUZA, O. T.; CENEVIVA, R.;FERNANDES, L. G.. Uma Análise de Causalidade entre Aspectos do Desenvolvimento Regional Brasileiro: Produto per Capita, Tamanho da População, Qualificação da Mão de Obra e Complexidade Produtiva (2009-2019). 2022. Dissertação (Mestrado em Economia) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Anderson M

NAVAUX, P.GRIEBLER, D.; COSTA, C.;FERNANDES, L. G.; GRANVILLE, L. Z.. MALISZEWSKI. Impact of Network Interconnection in Cloud Computing Environments for High-Performance Computing Applications. 2021. Dissertação (Mestrado em Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Sul.

Aluno: Ricardo Luís PIEPER

FERNANDES, L. G.GRIEBLER, D.; DANELUTTO, MARCO; DOTTI, F.. High-level Programming Abstractions for Distributed Stream Processing. 2020. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Eliã Rafael de Lima Batista

DOTTI, F.; PEDONE, F.; BRITO, A.;FERNANDES, L. G.. Enhancing Early Scheduling in Parallel State Machine Replication. 2020. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Dinei André ROCKENBACH

FERNANDES, L. G.GRIEBLER, D.; ALDINUCCI, M.;ZORZO, A.. High-level Programming Abstractions for Stream Parallelism on GPUs. 2020. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Jorge Ximendes SILVA JUNIOR

GEYER, C.; BARBOSA, J. L.;FERNANDES, L. G.; GALANTE, R.. Um Estudo sobre a Performance de Aplicações Big Data em Ambientes de Névoa e de Borda. 2019. Dissertação (Mestrado em Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Sul.

Aluno: Adriano José VOGEL

FERNANDES, L. G.GRIEBLER, D.; DANELUTTO, M.;ZORZO, A.. Adaptive Degree of Paralelism for the SPar Runtime. 2018. Dissertação (Mestrado em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Carlos Alberto Franco MARON

FERNANDES, L. G.GRIEBLER, D.; GEYER, C.;FERRETO, T.. BenSP: Permitindo a Parametrização do Paralelismo de Stream em Benchmarks da Suíte PARSEC. 2018. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: LUCAS BRAHM

ZORZO, A.; RIGHI, R.;FERNANDES, L. G.. Técnica de Journaling para Sistemas de Arquivos Baseados em Memórias Não Voláteis. 2018. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Bruno Gomes XAVIER

FERRETO, T.; STELMAR NETTO, M. A.;FERNANDES, L. G.. Uma Arquitetura para Distribuição de Unikernels em um Plataforma de Nuvem. 2016. Dissertação (Mestrado em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: [Nome removido após solicitação do usuário]

FERNANDES, L. G.MANSSOUR, I.; DANELUTTO, M.;FREITAS, C.ZORZO, A.. GMAVIS : a Domain-specific Language for Large-scale Geospatial Data Visualization Supporting Multi-core Parallelism. 2016. Dissertação (Mestrado em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Endrigo D´AGOSTINI

FERRETO, T.; GEYER, C.;FERNANDES, L. G.. Um Framework Elástico para Execução Remota de Tarefas Usando Computação em Nuvem. 2015. Dissertação (Mestrado em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Daniel Couto ADORNES

FERNANDES, L. G.; RIGHI, R.; DE ROSE, C.. A Unified MapReduce Programming Interface for Multi-core and Distributed Architectures. 2015. Dissertação (Mestrado em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Sílvio Ricardo Cordeiro

MAILLARD, N.FERNANDES, L. G.NAVAUX, P.; CARISSIMI, A.. Code Profiling and Optimization in Transaction Memory Systems. 2014. Dissertação (Mestrado em Programa de Pós-Graduação em Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Sul.

Aluno: Viviane Linck LARA

FERNANDES, L. G.KOLBERG, M.; REISER, R.;FERNANDES, P.. Resolução Paralela de Sistemas de Equações Lineares: uma Abordagem para Eficiência Energética Usando DVFS. 2013. Dissertação (Mestrado em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Silvana Teodoro

FERNANDES, L. G.; GEYER, C.;FERRETO, T.; HESSEL, F.. Algoritmos de Escalonamento para Grades Computacionais Voltados à Eficiência Energética. 2013. Dissertação (Mestrado em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Vinicius Pessil Bohrer

MARCON, C.; POEHLS, L.;FERNANDES, L. G.; HESSEL, F.; AMORY, A.. WiNeS: um Framework Flexível para Descrição e Simulação de Redes Sem Fio. 2013. Dissertação (Mestrado em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Raquel DIAS

DE ROSE, C.; EIZIRIK, E.;FERNANDES, L. G.. Otimizações Qualitativas e Quantitativas nas Fases de Leitura e Análise em Pipelines Metagenômicos. 2012. Dissertação (Mestrado em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Silvio Augusto LANGER

DE ROSE, C.; GASPARY, L.;FERNANDES, L. G.. Uma Metodologia para Definição de Modelos de Cobrança em Ambientes de Nuvens Computacionais. 2012. Dissertação (Mestrado em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Dalvan Jair GRIEBLER

FERNANDES, L. G.NAVAUX, P.; BLOIS, M.; DE ROSE, C.. Proposta de uma Linguagem Específica de Domínio de Programação Paralela Orientada a Padrões Paralelos: um Estudo de Caso Baseado no Padrão Mestre/escravo para Arquiteturas Multi-core. 2012. Dissertação (Mestrado em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Fernando Furlan RUI

FERNANDES, L. G.; RIGHI, R.; MORAES, F.. Uma Avaliação Comparativa de Sistemas de Memória Transacional de Software e seus Benchmarks. 2012. Dissertação (Mestrado em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Lucas GRAEBIN

RIGHI, R.;FERNANDES, L. G.; COSTA, C.. Tratamento Flexível e Eficiente da Migração de Objetos Java em Aplicações Bulk Synchronous Parallel. 2012. Dissertação (Mestrado em Programa Interdisciplinar de Pós-graduação em Computação Aplicada - PIPCA) - Universidade do Vale do Rio dos Sinos.

Aluno: Rafael NEMETZ

FERNANDES, L. G.; BEZERRA, E.; MARCON, C.. Otimizando o Fluxo de Tarefas em Sistemas Distribuídos de Impressão: um Algoritmo de Escalonamento Dinâmico Não Preemptivo Baseado em Mecanismo de Previsão. 2011. Dissertação (Mestrado em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Neumar Silva RIBEIRO

FERNANDES, L. G.; RIGHI, R.; DEROSE, C.. Explorando Programação Híbrida no Contexto de Clusters de Máquinas NUMA. 2011. Dissertação (Mestrado em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Carolina Marques Fonseca

FERNANDES, L. G.AGUIAR, M.; HESSEL, F.. Otimizando o Escalonamento Dinâmico de Jobs no Processo de Rasterização de Documentos Personalizáveis em Ambientes Homogêneos. 2011. Dissertação (Mestrado em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Rafael de Holanda Barroso

GOLDMAN, A.;FERNANDES, L. G.; GEROSA, M.A.. Transformando Dados em Informação: um Estudo através de Exemplos. 2010. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Elton Nicoletti MATHIAS

MAILLARD, N.FERNANDES, L. G.; GEYER, C.;NAVAUX, P. O. A.. Hierarchical Message Passing through a ProActive/GCM Based Runtime. 2010. Dissertação (Mestrado em Programa de Pós-Graduação em Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Sul.

Aluno: Cléber Roberto MILANI

FERNANDES, L. G.KOLBERG, M.CLAUDIO, D.; DE ROSE, C.. Computação Verificada de Alto Desempenho Aplicada à Resolução de Sistemas Lineares Intervalares Densos em Arquiteturas Multicore. 2010. Dissertação (Mestrado em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Evandro Miguel Kuszera

DE ROSE, C.;MAILLARD, N.FERNANDES, L. G.. Avaliando o Sistema de Arquivos Lustre com Uso de Cargas de Trabalhos de Aplicações Paralelas. 2010. Dissertação (Mestrado em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Mateus RAEDER

FERNANDES, L. G.AGUIAR, M.FERNANDES, P.. SimGrid x SAN: Um Estudo Comparativo de Ferramentas de Avaliação de Desempenho de Plataformas Distribuídas. 2009. Dissertação (Mestrado em Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Márcio B

FERNANDES, L. G.YAMIN, A.; DE ROSE, C.. CASTRO. NUMA-ICTM: Uma Versão Paralela do ICTM Explorando Estratégias de Alocação de Memória para Máquinas NUMA. 2009. Dissertação (Mestrado em Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: THIAGO T

FERNANDES, L. G.CAVALHEIRO, G.; DE ROSE, C.. NUNES. Aplicando Estratégias de Escalonamento através da Análise do Perfil de Jobs para Ambientes de Impressão Distribuídos. 2009. Dissertação (Mestrado em Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Edson S

DE ROSE, C.; BRASILEIRO, F.;FERNANDES, L. G.. KOMATSU. Utilizando Grades Computacionais no Atendimento de Requisitos de e-Gov. 2009. Dissertação (Mestrado em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Benevid F

DE ROSE, C.; BRASILEIRO, F.;FERNANDES, L. G.. da SILVA. TMRorR: Um Novo Algoritmo de Escalonamento para o Ourgrid que Combina o Uso de Informações e Replicações. 2009. Dissertação (Mestrado em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Marcelo S

FERNANDES, L. G.; GASPARY, L.;ZORZO, A.. STRZYKALSKI. Mecanismos de Coordenação Ator-Ator em Redes de Sensores e Atores sem Fio. 2009. Dissertação (Mestrado em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Rafael ANTONIOLI

FERNANDES, L. G.; COSTA, C.; DE ROSE, C.. Detecção e Tratamento de Intrusões em Plataformas Baseadas no XEN. 2008. Dissertação (Mestrado em Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Mauro S

DE ROSE, C.;MAILLARD, N.FERNANDES, L. G.. STORCH. Uma Arquitetura para Gerência de Rede de Máquinas Virtuais com Ênfase na Emulação de Sistemas Distribuídos. 2008. Dissertação (Mestrado em Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Jean P

DE ROSE, C.; GEYER, C.;FERNANDES, L. G.. S. ORENGO. GIStorage: um Serviço de Informação para Grades com Suporte a Algoritmos de Predição de Desempenho. 2007. Dissertação (Mestrado em Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Rogério Timmers ZAMBON

FERNANDES, L. G.CAVALHEIRO, G.; DE ROSE, C.;FERNANDES, P.. Estratégias de Paralelização para Renderização de Documentos XSL-FO com Uso da Ferrmanta FOP. 2006. Dissertação (Mestrado em Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: AUGUSTO M

DE ROSE, C.;YAMIN, A.FERNANDES, L. G.ZORZO, A.. CARINGI. Escalonamento Estático de Processos de Aplicações Paralelas MPI em Máquinas Agregadas Heterogêneas com Auxílio de Históricos de Monitoração. 2006. Dissertação (Mestrado em Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Rafael K

DE ROSE, C.;YAMIN, A.FERNANDES, L. G.; DOTTI, F.. S. SILVA. HPC-ICTM: um Modelo de Alto Desempenho para Categorização de Áreas Geográficas. 2006. Dissertação (Mestrado em Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Fabio PASINI

DE ROSE, C.; FERREIRA, A. P.; DOTTI, F.;FERNANDES, L. G.. Desenvolvimento de Aplicações Paralelas a partir de Modelos em Gramática de Grafos Baseada em Objetos. 2006. Dissertação (Mestrado em Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Pedro A

FERNANDES, L. G.NAVAUX, P.FERNANDES, P.; DE ROSE, C.. M. C. VELHO. Alternativas de Alto Desempenho para a Multiplicação Vetor-descritor. 2006. Dissertação (Mestrado em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Lucas J

FERNANDES, L. G.MAILLARD, N.; DOTTI, F.;FERNANDES, P.. BALDO. Predição de Desempenho de Aplicações Paralelas para Máquinas Agregadas Utilizando Modelos Estocásticos. 2006. Dissertação (Mestrado em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Mônica L

ZORZO, A.; BARCELLOS, A.;FERNANDES, L. G.; DOTTI, F.. M. CORRÊA. Algoritmo de Construção de Hierarquia de Domínios de Escalonamento Multinível para Máquinas NUMA. 2005. Dissertação (Mestrado em Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Caroline B

DE ROSE, C.; CAVALHEIRO, G.;FERNANDES, L. G.; PINHO, M.. OLIVA. Modelando Animações por Sistemas de Partículas para Máquinas Agregadas Heterogêneas. 2004. Dissertação (Mestrado em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Adriano Marques Garcia

FERNANDES, L. G.GRIEBLER, D.; SCHEPKE, C.; DE ROSE, C.; GEYER, C.; ALDINUCCI, M.. Easing the Benchmarking of Parallel Stream Procesing on Multi-cores. 2023. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Gabriella Lopes Andrade

FERNANDES, L. G.GRIEBLER, D.; SILVEIRA, M. S.; SOUZA, P. S. L.; BARROS, C. O. F.. Improving Parallel Programming Assessment: Challenges, Methods, and Opportunities in Coding Productivity. 2023. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Tarcísio CEOLIN JUNIOR

DOTTI, F.;FERNANDES, L. G.; MENDIZABAL, O.; TURCHETTI, R. C.. Contribuições para Replicação Máquina de Estados Paralela e Particionada. 2023. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Adriano José VOGEL

FERNANDES, L. G.; DANELUTTO, M.;GRIEBLER, D.; NICULESCU, V.; RIGHI, R.; DOTTI, F.. Self-Adaptive Abstractions for Efficient High-level Parallel Computing in Multi-Cores. 2022. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Kassiano José MATTEUSSI

GEYER, C.; BARBOSA, J. L.; FREITAS, E. P.;FERNANDES, L. G.. Cache-Based Global Memory Orchestration For Data-Intensive Stream Processing Pipelines. 2022. Tese (Doutorado em PPGC - Programa de Pós Graduação em Computação UFRGS) - Universidade Federal do Rio Grande do Sul.

Aluno: Daniel DI DOMENICO

CAVALHEIRO, G.; DU BOIS, A.;FERNANDES, L. G.; BENTES, C.. Model for Software Measurement Aiming to Guide Evaluations and Comparisons between Programming Tools to Implement GPU Applications. 2022. Tese (Doutorado em COMPUTAÇÃO) - Universidade Federal de Pelotas.

Aluno: Ildevana Poltronieri Rodrigues

ZORZO, A.; SILVEIRA, M. B.;FERNANDES, L. G.; PIMENTA, M.; GASPARINI, I.. USA-DSL Process: a Usability Evaluation Process for Domain-Specific Languages. 2021. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Anderson Braga de Avila

REISER, R.; DU BOIS, A.; HOLBIG, C.;FERNANDES, L. G.. HYBRID-GM: Parallel Model for Quantum Computing Targeted to Hybrid Architectures. 2020. Tese (Doutorado em COMPUTAÇÃO) - Universidade Federal de Pelotas.

Aluno: Rafael Cauê Cardoso

BORDINI, R.; SARDINA, S.; SILVA, L. A.;FERNANDES, L. G.. A Decentralised Online Multi-agent Planning Framework for Multi-agent Systems. 2018. Tese (Doutorado em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Silvana Teodoro

FERNANDES, L. G.YAMIN, A.; GEYER, C.;FERRETO, T.. Ambiente Dinâmico para Escolha de Políticas de Escalonamento para Grades Computacionais Voltado ao Desempenho e Eficiência Energética. 2018. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Andriele Busatto DO CARMO

FERNANDES, L. G.; CALHEIROS, R.; GEYER, C.;FERRETO, T.. Exploiting Resource Heterogeneity on Computational Grids for Energy-Efficient Scheduling. 2017. Tese (Doutorado em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Dalvan Jair GRIEBLER

FERNANDES, L. G.; DANELUTTO, M.; ALDINUCCI, M.; SÁNCHEZ, J.; DE ROSE, C.. Domain-specific Language & Support Tools for High-level Stream Parallelism. 2016. Tese (Doutorado em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Mateus RAEDER

FERNANDES, L. G.; GEYER, C.;YAMIN, A.FERNANDES, P.. Um Processo de Geração Automática de Código Paralelo para Arquiteturas Híbridas com Afinidade de Memória. 2014. Tese (Doutorado em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Claudio Schepke

MAILLARD, N.FERNANDES, L. G.; CHARÃO, A.; GEYER, C.. Exploiting Multilevel Parallelism in Atmospheric Models. 2012. Tese (Doutorado em PPGC - Programa de Pós Graduação em Computação UFRGS) - Universidade Federal do Rio Grande do Sul.

Aluno: Márcio Bastos CASTRO

MEHAUT, J.-F.;FERNANDES, L. G.; SANTANA, M.;NAVAUX, P.; FELBER, P.; NAMYST, R.. Improving the Performance of Transactional Memory Applications on Multicores : A Machine Learning-based Approach. 2012. Tese (Doutorado em École Doctorale Mathématiques, Sciences et Technologies de l´Information) - Université de Grenoble.

Aluno: Mariana L

CLAUDIO, D.FERNANDES, L. G.; CUNHA, R.; GOLDMAN, A.;FERNANDES, P.. KOLBERG. Parallel Self-Verified Solver for Dense Linear Systems. 2009. Tese (Doutorado em Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Kassiano José MATTEUSSI

GEYER, C.; BARBOSA, J. L.; FREITAS, E. P.;FERNANDES, L. G.. Cache-Based Global Memory Orchestration For Data-Intensive Stream Processing Pipelines. 2022. Exame de qualificação (Doutorando em Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Sul.

Aluno: Eliã Rafael de Lima BAPTISTA

BESSANI, A. N.; DOTTI, F.;FERNANDES, L. G.. Enhancing Performance on State Machine Replication. 2022. Exame de qualificação (Doutorando em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Daniel DI DOMENICO

CAVALHEIRO, G.; DU BOIS, A.;FERNANDES, L. G.; BENTES, C.. A Model for Software Measurement Aiming to Suggest the Most Suitable Framework to Implement a GPU Application. 2021. Exame de qualificação (Doutorando em COMPUTAÇÃO) - Universidade Federal de Pelotas.

Aluno: Adriano Marques Garcia

FERNANDES, L. G.GRIEBLER, D.; SCHEPKE, C.; DE ROSE, C.; ALDINUCCI, M.. Stream Processing Framework and Benchmark for Assessing Parallel Programming Interfaces. 2021. Exame de qualificação (Doutorando em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Gabriella Lopes Andrade

FERNANDES, L. G.GRIEBLER, D.; SILVEIRA, M. S.; SOUZA, P. S. L.. Development Effort Estimation for Parallel Stream Applications. 2021. Exame de qualificação (Doutorando em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Tarcísio CEOLIN JUNIOR

DOTTI, F.; ALCHIERI, E.;FERNANDES, L. G.. Generalized Consensus for High-Throughput State Machine Replication. 2019. Exame de qualificação (Doutorando em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Adriano José VOGEL

FERNANDES, L. G.GRIEBLER, D.; RIGHI, R.; DOTTI, F.. Towards Efficient and High-level Parallelism Abstractions for Stream Processing with Self-adaptivity. 2019. Exame de qualificação (Doutorando em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Túlio Lima BASÉGIO

BORDINI, R.; HUBNER, J.;FERNANDES, L. G.. Alocação Dinâmica de Tarefas em Times de Agentes Heterogêneos. 2016. Exame de qualificação (Doutorando em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Rafael Cauê Cardoso

BORDINI, R.; SARDINA, S.;FERNANDES, L. G.. A Distributed Online Multi-agent Planning System. 2016. Exame de qualificação (Doutorando em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Luís Cassiano Goularte RISTA

FERNANDES, L. G.; RIGHI, R.;FERRETO, T.. Computação Autônoma e Elástica de Recursos em Cloud para Paralelismo de Stream. 2016. Exame de qualificação (Doutorando em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Silvana Teodoro

FERNANDES, L. G.; DU BOIS, A.;FERRETO, T.. Ambiente Dinâmico para Escolha de Políticas de Escalonamento para Grades Computacionais Voltado ao Desempenho e Eficiência Energética. 2015. Exame de qualificação (Doutorando em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Rasha HASAN

DOTTI, F.; GASPARY, L.;FERNANDES, L. G.. Hybrid Synchrony Virtual Networks. 2014. Exame de qualificação (Doutorando em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Andriele Busatto DO CARMO

FERNANDES, L. G.; GEYER, C.;FERRETO, T.. Energy-aware Scheduling on High Performance Computing. 2014. Exame de qualificação (Doutorando em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Dalvan Jair GRIEBLER

FERNANDES, L. G.; CARVALHO JUNIOR, F. H.; DE ROSE, C.. Exploring Nested Patterns Aproach through a High-level Parallel Programming Interface for High Performance Architectures. 2014. Exame de qualificação (Doutorando em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Samuel Camargo de SOUZA

ZORZO, A.; BARCELLOS, A.;FERNANDES, L. G.. Modelo de Autorização Dinâmico para Sistemas em Rede. 2012. Exame de qualificação (Doutorando em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Mateus RAEDER

FERNANDES, L. G.; GOLDMAN, A.; BLOIS, M.; DE ROSE, C.. HYPF: uma Proposta de Framework para Programação Híbrida de Alto Desempenho. 2012. Exame de qualificação (Doutorando em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Claudio Schepke

MAILLARD, N.FERNANDES, L. G.; PILLA, M.; GEYER, C.. Online Parallel Mesh Refinement for Climatological Applications. 2011. Exame de qualificação (Doutorando em PPGC - Programa de Pós Graduação em Computação UFRGS) - Universidade Federal do Rio Grande do Sul.

Aluno: Mariana L

CLAUDIO, D.FERNANDES, L. G.; CUNHA, R.;FERNANDES, P.. KOLBERG. Self-Verified Solver for Dense Linear Systems. 2008. Exame de qualificação (Doutorando em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Renato Barreto HOFFMANN FILHO

FERNANDES, L. G.GRIEBLER, D.FERRETO, T.; JOHANN FILHO, S.. Stream Parallelism Annotations for Automatic OpenMP Code Generation. 2020. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Junior HÖFF

FERNANDES, L. G.GRIEBLER, D.; JOHANN FILHO, S.; GARIBOTTI, R.. Aumentando a Expressividade e Melhorando a Geração de Código Paralelo para o Paradigma de Paralelismo de Stream em Arquiteturas Multi-core. 2020. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Gabriell Alves de ARAÚJO

FERNANDES, L. G.FERRETO, T.; NEVES, M. V.. Um Estudo do NAS Parallel Benchmarks com CUDA. 2019. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Oliver Bellaver Longhi

HESSEL, F.;FERNANDES, L. G.; MARCON, C.. Incrementando o Simulador do Ambiente Hellfire FW para Suportar Sistemas NoC. 2011. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Adonai Silveira CANEZ

COSTA, C.; HESSEL, F.;FERNANDES, L. G.. Sistema para Transferência de Dados GPS/Computador. 2010. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Júlia Mara Colleoni COUTO e Tiago MARCELINO

MANSSOUR, I.; MUSSE, S.;FERNANDES, L. G.. Aplicação do Algoritmo de Prusinkiewicz na Geração de Quebra de Superfícies em Jogos. 2010. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Paolo CEMIN e Rogério da Silva SILVEIRA

FERRETO, T.; NUNES, C.;FERNANDES, L. G.. VNETLAB: uma Ferramenta de Ensino de Redes de Computadores Utilizando Técnicas de Virtualização. 2010. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Igor Cadena ASSUNPÇÃO e Renan Tomazoni PINZON

DE ROSE, C.;FERRETO, T.FERNANDES, L. G.. MONDAC: Arquitetura de Monitoração Pró-Ativa de Data Center. 2010. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Ivo Rafael da COSTA

DE ROSE, C.;FERRETO, T.FERNANDES, L. G.. Navegador Voluntário: um Ambiente Multiplataforma Baseado em Navegadores Web para Computação Oportunista. 2010. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Guilherme NARDINI

COSTA, C.;FERRETO, T.FERNANDES, L. G.. Uma Ferramenta de Simulação Visual de Algoritmos Distribuídos. 2010. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Tatiane dos Santos TASSINARI

PRIKLADNICKI, R.;OLIVEIRA, F.FERNANDES, L. G.. O Uso de Web Services em Sistema para Gerenciamento de Chamados de Múltiplos Fornecedores. 2009. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Charles R

BENSO, A.;FERNANDES, L. G.; MORA, M.. de ALMEIDA.Aplicações Móveis para a Consulta de Produtos no Comércio de Varejo. 2008. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: João A

COSTA, C.; PRIKLADNICKI, R.;FERNANDES, L. G.. M. dos REIS e Nélio B. FILHO.Sistema Web de Hospedagem de Máquinas Virtuais GNU/Linux. 2008. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Alberto H

FERNANDES, L. G.FERNANDES, P.ZORZO, A.. FUJITA e Rafael G. JUNG.VISUAL PEPS: Ferramenta de Visualização Gráfica de Modelso de Redes de Autômatos Estocásticos. 2008. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: BRUNO S

BACELO, A. P.;FERNANDES, L. G.; SAYAO, M.. PRADO.Platform Service Broker - Utilizando Web Services para Integrar Sistemas. 2008. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: João Frederico Gregory Birk

BEZERRA, E.; MACHADO, J.;FERNANDES, L. G.. Estudo de Técnicas e Diretrizes para o Desenvolvimento de Aplicações Móveis através da Implementação de um Sistema de Força de Vendas. 2007. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Mateus RAEDER e Thiago T

FERNANDES, L. G.FERRETO, T.; MACHADO, J.. NUNES.Paralelização do Processo de Renderização de Documentos XSL-FO. 2006. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Gustavo S

DE ROSE, C.;FERNANDES, P.FERNANDES, L. G.. SERRA e Márcio B. CASTRO.Paralelização da Simulação da Trajetória de Elétrons em um Dispositivo FED. 2006. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Eduardo G

FERNANDES, L. G.; BENSO, A.; BEZERRA, E.. LINK e Matheus D. TORBIS.Sistemas Móvel para Comunicação Aluno-Professor. 2006. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Igor Poltosi

FERNANDES, L. G.FERRETO, T.; DE ROSE, C.. Desenvolvimento de um Mecanismo de Checkpointing para o Ambiente OurGrid. 2006. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Alexandre PENCZEK e Gabriel D

DE ROSE, C.;FERNANDES, P.FERNANDES, L. G.. DE NÊS.Uma Ferramenta Gráfica para Edição e Geração Automática de Modelos SAN. 2005. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Chairil WILLIAM e Juliano MORAES

FERNANDES, P.; DOTTI, F.;FERNANDES, L. G.. SANSIM - Stochastic Automata Networks Simulator. 2005. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Lucas REGINATTO e Marcelo WENDLING

BENSO, A.;FERNANDES, L. G.; NUNES, C.. Transmissão de Dados Multímidia em Redes Wireless. 2004. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Leonardo MEIRELLES e Thiago L

FERNANDES, L. G.; BENSO, A.; BEZERRA, E.. SILVA.Protocolo P2P com Servidores Dinâmicos. 2004. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Felipe CUOZZO e Adriano GONELLA

COSTA, C.; BENSO, A.;FERNANDES, L. G.. Uma Arquitetura Web Services com Suporte à Mobilidade e Adaptação Dinâmica. 2004. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Lucas J

FERNANDES, L. G.FERNANDES, P.FERRETO, T.. BALDO e Pedro A. M. C. VELHO.Paralelização da Ferramenta PEPS. 2004. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Felipe M

FERNANDES, L. G.; NUNES, C.; DE ROSE, C.. FRANCIOSI e Rodrigo CASSALI.vCluster2: um Novo Sistema para uma Nova Realidade. 2004. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Eduardo SANTILLI e Leonardo RIBAS

ARRUDA, E.;FERNANDES, L. G.; VENTURINI, D.. JADE - Ferramenta de Gerência de Documentos. 2003. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Anderson P

FERNANDES, L. G.; ARRUDA, E.;ZORZO, A.. PASSOS.Utilização de Computação Distribuída na Obtenção de Informações da World Wide Web. 2003. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Katyane AGUIRRE, Daniel GOLDENBERG e Maurício NUNES

BENSO, A.; DE ROSE, C.;FERNANDES, L. G.. Implementação Paralela de um Algoritmo de Crescimento de Regiões Aplicado à Interpolação de Imagens. 2003. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

FERNANDES, L. G.. Comissão avaliadora de projetos BPA/PUCRS - Integração entre Áreas/PRAIAS. 2018. Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

FERNANDES, L. G.. Comissão avaliadora de projetos BPA/PUCRS - Chamada Geral. 2018. Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

FERNANDES, L. G.. Comissão avaliadora de projetos PROBIC/FAPERGS/PUCRS. 2018. Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

FERNANDES, L. G.. Comissão avaliadora de projetos PIBIC/CNPq/PUCRS. 2017. Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

FERNANDES, L. G.. Comissão avaliadora de projetos PIBITI/CNPq/PUCRS. 2017. Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

FERNANDES, L. G.. Comissão avaliadora de projetos PROBIC/FAPERGS/PUCRS. 2017. Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

FERNANDES, L. G.. Comissão avaliadora de projetos PROBITI/FAPERGS/PUCRS. 2017. Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

FERNANDES, L. G.. Comissão avaliadora de projetos PIBITI/CNPq/PUCRS. 2012. Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

FERNANDES, L. G.. Comissão avaliadora de projetos BPA/PUCRS - Chamada Geral. 2011. Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

FERNANDES, L. G.. Comissão avaliadora de projetos PIBITI/CNPq/PUCRS. 2011. Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

FERNANDES, L. G.. Banca do Seminário Interno de Avaliação da Iniciação Científica CNPq/FAPERGS. 2011. Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

FERNANDES, L. G.; DE SOUZA, O. N.. Banca para seleção de alunos de Doutorado do PPGCC. 2011. Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

FERNANDES, L. G.; OLIVEIRA, J. B.. Banca para seleção de alunos de Doutorado no PPGCC. 2010. Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

FERNANDES, L. G.. Comissão avaliadora de projetos BPA/PUCRS. 2010. Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

FERNANDES, L. G.; VIEIRA, R.. Banca do Salão de Iniciação Científica. 2010. Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

FERNANDES, L. G.; BLOIS, M.. Banca para seleção de alunos de Doutorado no PPGCC. 2010. Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

FERNANDES, L. G.; BLOIS, M.. Banca para seleção de alunos de Doutorado no PPGCC. 2009. Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

FERNANDES, L. G.; DE ROSE, C.. Banca para seleção de alunos de Doutorado no PPGCC. 2008. Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

FERNANDES, L. G.FERNANDES, P.. Banca para seleção de alunos de Doutorado no PPGCC. 2006. Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

FERNANDES, L. G.; NUNES, C.;ZORZO, A.. Banca do Salão de Iniciação Científica. 2006. Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Orientou

Lucas Luz ZANOLETE

Modelagem e Validação de Previsão de Geração Fotovoltaica: Pré-Processamento de Falhas e Otimização de Modelos em Usinas do Rio Grande do Sul; Início: 2024; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; (Orientador);

João Vítor Bernardi SEVERO

Evaluation of Load Balancing Techniques for High Variability Processing Time Workloads in Constrained Resource Environments; Início: 2023; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Hewllet Packard do Brasil; (Orientador);

Geraldo Mateus Macou JUNIOR

Análise do Sistema de Saúde de Moçambique Ssando Série Temporais Multivariadas e Aprendizado de Máquina; Início: 2023; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Hewllet Packard do Brasil; (Orientador);

Fernando Amaro da Silva Júnior

Data Stream Processing; Início: 2022; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul; (Orientador);

Gabriell Alves de ARAÚJO

GPU Parallelism Exploitation; Início: 2022; Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; (Orientador);

Claudio Scheer

Machine Learning and Data Visualization Techniques for Improving Performance of Parallel Applications on GPUs and Multi-cores; 2023; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, ; Coorientador: Luiz Gustavo Leão Fernandes;

Renato Barreto HOFFMANN FILHO

Impacts of Parallel Programming on Limited-source Hardware; 2023; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Coorientador: Luiz Gustavo Leão Fernandes;

Junior Henrique HÖFF

Simplifying Self-Adaptive Distributed Stream Processing in C++; 2023; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: Luiz Gustavo Leão Fernandes;

Gabriell Alves de ARAÚJO

Data and Stream Parallelism Optimizations on GPUs; 2022; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, ; Orientador: Luiz Gustavo Leão Fernandes;

Dinei André ROCKENBACH

High-level Programming Abstractions for Stream Parallelism on GPUs; 2020; Dissertação (Mestrado em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, ; Orientador: Luiz Gustavo Leão Fernandes;

Ricardo Luís PIEPER

High-level Programming Abstractions for Distributed Stream Processing; 2020; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, ; Orientador: Luiz Gustavo Leão Fernandes;

Carlos Alberto Franco MARON

BenSP: Permitindo a Parametrização do Paralelismo de Stream em Benchmarks da Suíte PARSEC; 2018; Dissertação (Mestrado em Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, ; Orientador: Luiz Gustavo Leão Fernandes;

Adriano José VOGEL

Adaptive Degree of Paralelism for the SPar Runtime; 2018; Dissertação (Mestrado em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, ; Orientador: Luiz Gustavo Leão Fernandes;

[Nome removido após solicitação do usuário]

GMAVIS : a Domain-specific Language for Large-scale Geospatial Data Visualization Supporting Multi-core Parallelism; 2016; Dissertação (Mestrado em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Luiz Gustavo Leão Fernandes;

Daniel Couto ADORNES

A Unified MapReduce Programming Interface for Multi-core and Distributed Architectures; 2015; Dissertação (Mestrado em Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, ; Orientador: Luiz Gustavo Leão Fernandes;

Silvana Teodoro

Algoritmos de Escalonamento para Grades Computacionais Voltados à Eficiência Energética; 2013; Dissertação (Mestrado em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio Grande do Sul; Orientador: Luiz Gustavo Leão Fernandes;

Viviane Linck LARA

Resolução Paralela Verificada de Sistemas de Equações Lineares : uma Abordagem para Eficiência Energética Utilizando DVFS; 2013; Dissertação (Mestrado em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio Grande do Sul; Orientador: Luiz Gustavo Leão Fernandes;

Fernando Furlan RUI

Uma Avaliação Comparativa de Sistemas de Memória Transacional de Software e seus Benchmarks; 2012; Dissertação (Mestrado em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, ; Orientador: Luiz Gustavo Leão Fernandes;

Dalvan Jair GRIEBLER

Proposta de uma Linguagem Específica de Domínio de Programação Paralela Orientada a Padrões Paralelos: um Estudo de Caso Baseado no Padrão Mestre/escravo para Arquiteturas Multi-core; 2012; Dissertação (Mestrado em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Luiz Gustavo Leão Fernandes;

Rafael NEMETZ

Otimizando o Fluxo de Tarefas em Sistemas Distribuídos de Impressão: um Algoritmo de Escalonamento Dinâmico Não Preemptivo Baseado em Mecanismo de Previsão; 2011; Dissertação (Mestrado em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Hewllet Packard do Brasil; Orientador: Luiz Gustavo Leão Fernandes;

Carolina Marques Fonseca

Otimizando o Escalonamento Dinâmico de Jobs no Processo de Rasterização de Documentos Personalizáveis; 2011; Dissertação (Mestrado em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Hewllet Packard do Brasil; Orientador: Luiz Gustavo Leão Fernandes;

Neumar Silva RIBEIRO

Explorando Programação Híbrida no Contexto de Clusters de Máquinas NUMA; 2011; Dissertação (Mestrado em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, ; Orientador: Luiz Gustavo Leão Fernandes;

Cléber Roberto MILANI

Computação Verificada de Alto Desempenho Aplicada à Resolução de Sistemas Lineares Intervalares Densos em Arquiteturas Multicore; 2010; Dissertação (Mestrado em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, ; Orientador: Luiz Gustavo Leão Fernandes;

Thiago Tasca NUNES

Aplicando Estratégias de Escalonamento através da Análise do Perfil de Jobs para Ambientes de Impressão Distribuídos; 2009; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Hewllet Packard do Brasil; Orientador: Luiz Gustavo Leão Fernandes;

Mateus RAEDER

SimGrid x SAN: Um Estudo Comparativo de Ferramentas de Avaliação de Desempenho de Plataformas Distribuídas; 2009; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Hewllet Packard do Brasil; Orientador: Luiz Gustavo Leão Fernandes;

Márcio Bastos CASTRO

NUMA-ICTM: Uma Versão Paralela do ICTM Explorando Estratégias de Alocação de Memória para Máquinas NUMA; 2009; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, ; Orientador: Luiz Gustavo Leão Fernandes;

Rafael ANTONIOLI

Detecção e Tratamento de Intrusões em Plataformas Baseadas no XEN; 2008; 0 f; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Hewllet Packard do Brasil; Orientador: Luiz Gustavo Leão Fernandes;

Rogério Timmers ZAMBON

Estratégias de Paralelização para Renderização de Documentos XSL-FO com Uso da Ferramenta FOP; 2006; 85 f; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Hewllet Packard do Brasil; Orientador: Luiz Gustavo Leão Fernandes;

Lucas Janssen BALDO

Predição de Desempenho de Aplicações Paralelas para Máquinas Agregadas Usando Modelos Estocásticos; 2006; 0 f; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Hewllet Packard do Brasil; Orientador: Luiz Gustavo Leão Fernandes;

Pedro Antônio Madeira de Campos VELHO

Alternativas de Alto Desempenho para a Multiplicação Vetor-descritor; 2006; 0 f; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Hewllet Packard do Brasil; Orientador: Luiz Gustavo Leão Fernandes;

Gabriella Lopes Andrade

Improving Parallel Programming Assessment: Challenges, Methods, and Opportunities in Coding Productivity; 2023; Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Hewllet Packard do Brasil; Orientador: Luiz Gustavo Leão Fernandes;

Adriano Marques Garcia

Easing the Benchmarking of Parallel Stream Procesing on Multi-cores; 2023; Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, ; Orientador: Luiz Gustavo Leão Fernandes;

Adriano José VOGEL

Self-Adaptive Abstractions for Efficient High-level Parallel Computing in Multi-Cores; 2022; Tese (Doutorado em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: Luiz Gustavo Leão Fernandes;

Silvana Teodoro

Ambiente Dinâmico para Escolha de Políticas de Escalonamento para Grades Computacionais Voltado ao Desempenho e Eficiência Energética; 2018; Tese (Doutorado em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio Grande do Sul; Orientador: Luiz Gustavo Leão Fernandes;

Andriele Busatto DO CARMO

Exploiting Resource Heterogeneity on Computational Grids for Energy-Efficient Scheduling; 2017; Tese (Doutorado em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio Grande do Sul; Orientador: Luiz Gustavo Leão Fernandes;

Dalvan Jair GRIEBLER

Domain-specific Language & Support Tools for High-level Stream Parallelism; 2016; Tese (Doutorado em Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: Luiz Gustavo Leão Fernandes;

Mateus RAEDER

Um processo de geração automática de código paralelo para arquiteturas híbridas com afinidade de memória; 2014; Tese (Doutorado em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, ; Orientador: Luiz Gustavo Leão Fernandes;

Márcio Bastos CASTRO

Improving the Performance of Transactional Memory Applications on Multicores: A Machine Learning-based Approach; 2012; Tese (Doutorado em Doctorat en Informatique) - Université de Grenoble, ; Coorientador: Luiz Gustavo Leão Fernandes;

Mariana Luderitz KOLBERG

Parallel Self-Verified Solver for Dense Linear Systems; 2009; Tese (Doutorado em Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Coorientador: Luiz Gustavo Leão Fernandes;

Dalvan Jair GRIEBLER

2021; Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Luiz Gustavo Leão Fernandes;

Renato Barreto HOFFMANN FILHO

Stream Parallelism Annotations for Automatic OpenMP Code Generation; 2020; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia de Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul; Orientador: Luiz Gustavo Leão Fernandes;

Junior HÖFF

Aumentando a Expressividade e Melhorando a Geração de Código Paralelo para o Paradigma de Paralelismo de Stream em Arquiteturas Multi-core; 2020; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia de Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul; Orientador: Luiz Gustavo Leão Fernandes;

Gabriell Alves de ARAÚJO

NAS Parallel Benchmarks: um Estudo com CUDA, OPENCL e OPENACC; 2018; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul; Orientador: Luiz Gustavo Leão Fernandes;

Rodrigo Belagamba de Moraes

Paralelização de um Algoritmo para Simulação de Multidões - BioCrowds; 2012; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul; Orientador: Luiz Gustavo Leão Fernandes;

André Ourique SOLARO e Leonardo PERACHI

Arquitetura Distribuída Baseada em Web Farms para Sistemas Online de Alta Demanda e Alto Desempenho; 2011; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul; Orientador: Luiz Gustavo Leão Fernandes;

Oliver Bellaver Longhi

Incrementando o Simulador do Ambiente Hellfire FW para Suportar Sistemas NoC; 2011; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul; Orientador: Luiz Gustavo Leão Fernandes;

Adonai Silveira CANEZ

Sistema para Transferência de Dados GPS/Computador; 2010; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul; Orientador: Luiz Gustavo Leão Fernandes;

Guilerme NARDINI

Uma Ferramenta de Simulação Visual de Algoritmos Distribuídos; 2010; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul; Orientador: Luiz Gustavo Leão Fernandes;

Tatiane dos S

TASSINARI; O Uso de Web Services em Sistema para Gerenciamento de Chamados de Múltiplos Fornecedores; 2009; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Sistemas de Informação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul; Orientador: Luiz Gustavo Leão Fernandes;

Charles R

de ALMEIDA; Framework para Desenvolvimento de Aplicações Móveis para p Comércio de Varejo; 2008; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul; Orientador: Luiz Gustavo Leão Fernandes;

João A

M; dos REIS e Nélio B; FILHO; Sistema Web de Hospedagem de Máquinas Virtuais GNU/LINUX; 2008; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Sistemas de Informação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul; Orientador: Luiz Gustavo Leão Fernandes;

Mateus RAEDER e Thiago T

NUNES; Paralelização do Processo de Renderização de Documentos XSL-FO; 2006; 0 f; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Hewllet Packard do Brasil; Orientador: Luiz Gustavo Leão Fernandes;

Gustavo S

SERRA e Márcio B; CASTRO; Paralelização da Simulação da Trajetória de Elétrons em um Dispositivo FED; 2006; 0 f; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Hewllet Packard do Brasil; Orientador: Luiz Gustavo Leão Fernandes;

Eduardo G

LINK e Matheus D; TORBIS; Sistema Móvel para a Comunicação Professor-Aluno; 2006; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul; Orientador: Luiz Gustavo Leão Fernandes;

Gabriel D

de NES e Alexandre PENCZEK; Uma Ferramenta Gráfica para Edição e Geração Automática de Modelos SAN; 2005; 75 f; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul; Orientador: Luiz Gustavo Leão Fernandes;

Lucas J

BALDO e Pedro A; M; C; VELHO; Paralelização da Ferramenta PEPS; 2004; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul; Orientador: Luiz Gustavo Leão Fernandes;

Katyane AGUIRRE, Daniel GOLDENBERG e Maurício L

NUNES; Implementação Paralela de um Algoritmo de Crescimento de Regiões Aplicado à Interpolação de Imagens; 2003; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul; Orientador: Luiz Gustavo Leão Fernandes;

Anderson P

PASSOS; Utilização de Computação Distribuída na Obtenção de Informações da World Wide Web; 2003; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul; Orientador: Luiz Gustavo Leão Fernandes;

Bernardo Barzotto ZOMER

Benchmarks para Processamento de Stream em Sistemas Distribuídos; 2023; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio Grande do Sul; Orientador: Luiz Gustavo Leão Fernandes;

Pedro da Cunha GASPARY

Técnicas Avançadas para Exploração do Paralelismo em Aplicações de Stream com GPUs; 2023; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, PUCRS; Orientador: Luiz Gustavo Leão Fernandes;

André Sacilotto dos SANTOS

Benchmarks para Processamento Paralelo de Stream; 2022; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio Grande do Sul; Orientador: Luiz Gustavo Leão Fernandes;

Bruno THOFEHRN

Avaliação do Esforço de Programação Paralela; 2022; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, PUCRS; Orientador: Luiz Gustavo Leão Fernandes;

André Sacilotto dos SANTOS

Benchmarks para Processamento Paralelo de Stream; 2020; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, PUCRS; Orientador: Luiz Gustavo Leão Fernandes;

Júnior Henrique LOFF

Uma DSL para Aplicações MapReduce em Sistemas Multi-Core Baseada em Anotações; 2019; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia de Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Luiz Gustavo Leão Fernandes;

Renato Barreto HOFFMANN FILHO

Explorando Paralelismo de Stream em Aplicações de Internet das Coisas; 2019; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia de Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, PUCRS; Orientador: Luiz Gustavo Leão Fernandes;

Gabriell Alves de ARAÚJO

Programação Paralela em GPU para Aplicações de Processamento de Stream; 2018; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Luiz Gustavo Leão Fernandes;

Gabriell Alves de ARAÚJO

Elasticidade Automática em Aplicações MapReduce para Nuvens Computacionais; 2018; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, PUCRS; Orientador: Luiz Gustavo Leão Fernandes;

Enrique Bozza DUTRA

Elasticidade Automática em Aplicações MapReduce para Nuvens Computacionais; 2018; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, PUCRS; Orientador: Luiz Gustavo Leão Fernandes;

Júnior Henrique LOFF

Optimization of the Dot-Product Engine Compiler; 2018; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Hewlett Packard Enterprise; Orientador: Luiz Gustavo Leão Fernandes;

Renato Barreto HOFFMANN FILHO

Investigating New Approaches for Code Generation for the Dot-Product Engine; 2018; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Hewlett Packard Enterprise; Orientador: Luiz Gustavo Leão Fernandes;

Gabriel Bonatto Justo

Programação Paralela e Distribuída para Aplicações de Processamento de Stream; 2018; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio Grande do Sul; Orientador: Luiz Gustavo Leão Fernandes;

Rafael Dias

Uma DSL para Aplicações MapReduce em Sistemas Multi-Core Baseada em Anotações; 2018; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Luiz Gustavo Leão Fernandes;

Endrius Ewald

Uma Linguagem Específica de Domínio para Visualização de Grandes Volumes de Dados; 2017; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul; Orientador: Luiz Gustavo Leão Fernandes;

Júnior Henrique LOFF

Um Compilador para Geração Automática de Código Paralelo em Aplicações MapReduce; 2017; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul; Orientador: Luiz Gustavo Leão Fernandes;

Renato Barreto HOFFMANN FILHO

Avaliação de uma Linguagem Específica de Domínio para Paralelismo de Stream; 2017; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio Grande do Sul; Orientador: Luiz Gustavo Leão Fernandes;

Lucas Sartori PIATNICKI

Elasticidade Automática em Aplicações MapReduce para Nuvens Computacionais; 2016; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, PUCRS; Orientador: Luiz Gustavo Leão Fernandes;

Gabriell Alves de ARAÚJO

Uma Linguagem Específica de Domínio para Visualização de Grandes Volumes de Dados; 2016; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Luiz Gustavo Leão Fernandes;

Gabriell Alves de ARAÚJO

Avaliação Comparativa do Desempenho de uma Interface de Programação Paralela Orientada a Padrões; 2015; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio Grande do Sul; Orientador: Luiz Gustavo Leão Fernandes;

Lucas Sartori PIATNICKI

Programação Paralela e Alto Desempenho Voltados para Ambientes de Computação em Nuvem; 2015; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio Grande do Sul; Orientador: Luiz Gustavo Leão Fernandes;

Vinícius Meirelles PEREIRA

DSL-POPP: Uma Linguagem Específica de Domínio Voltada para Padrões de Programação Paralela; 2014; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio Grande do Sul; Orientador: Luiz Gustavo Leão Fernandes;

Daniel Centeno Einloft

Linguagem Específica de Domínio Voltada para Padrões de Programação Paralela; 2014; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Luiz Gustavo Leão Fernandes;

Estéfani da Silva dos SANTOS

DSL-POPP: Uma Linguagem Específica de Domínio Voltada para Padrões de Programação Paralela; 2013; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio Grande do Sul; Orientador: Luiz Gustavo Leão Fernandes;

Victória Ramos PIRES

Resolução de Sistemas Lineares Esparsos com Computação Verificada em Ambientes de Alto Desempenho; 2012; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia da Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Luiz Gustavo Leão Fernandes;

Eduardo BALADÃO

Computação de Alto Desempenho com Programação Híbrida para Aplicações Reais; 2012; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, PUCRS; Orientador: Luiz Gustavo Leão Fernandes;

Bernardo Vitt GOERL

Bibliotecas para Computação Verificada de Alto Desempenho; 2011; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Luiz Gustavo Leão Fernandes;

Maiquel BREITENBACH

Divisão e Perfil de Jobs PDF; 2009; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Hewllet Packard do Brasil; Orientador: Luiz Gustavo Leão Fernandes;

Rafael NEMETZ

Escalonamento na Gerência de Filas de Espera em Ambientes de Impressão Distribuídos; 2008; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Hewllet Packard do Brasil; Orientador: Luiz Gustavo Leão Fernandes;

Gustavo da Silva SERRA

Solução Paralela para Ferramenta de Visualização de Dados Médicos; 2006; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Hewllet Packard do Brasil; Orientador: Luiz Gustavo Leão Fernandes;

Márcio Bastos CASTRO

Solução Paralela para Ferramenta de Simulação da Trajetória de Elétrons em um Dispositivo FED; 2006; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Hewllet Packard do Brasil; Orientador: Luiz Gustavo Leão Fernandes;

Mateus RAEDER

Testes Automáticos de Aplicações Paralelas; 2006; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Hewllet Packard do Brasil; Orientador: Luiz Gustavo Leão Fernandes;

Thiago Tasca NUNES

Desenvolvimento de Solução Paralela para a Ferramenta FOP; 2006; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Hewllet Packard do Brasil; Orientador: Luiz Gustavo Leão Fernandes;

Pedro Antônio Madeira de Campos VELHO

Desenvolvimento de Aplicações Paralelas sobre Agregados Dinâmicos; 2004; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Hewllet Packard do Brasil; Orientador: Luiz Gustavo Leão Fernandes;

Lucas Janssen BALDO

Modelos SAN para Classes de Aplicações Paralelas; 2004; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Hewllet Packard do Brasil; Orientador: Luiz Gustavo Leão Fernandes;

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FERNANDES, L. G. . Athapascan-TR: The Tracing Tool for Athapascan-0. Grenoble: LMC - Laboratoire de Modélisation et Calcul - INPG, 1998 (Relatório de Pesquisa).
FERNANDES, L. G. ; PORTUGAL, M. S. . Redes Neurais Artificiais e Previsão de Séries Econômicas: uma Introdução. Porto Alegre: Curso de Pós-graduação em Economia - UFRGS, 1995 (Relatório de Pesquisa).
FERNANDES, L. G. . Utilização de Redes Neurais na Análise e Previsão de Séries Temporais. Porto Alegre: CPGCC - UFRGS, 1995 (Dissertação de Mestrado).
FERNANDES, L. G. . Um Estudo sobre o Conexionismo: Modelos Conceituais, Arquiteturas e Aplicações. Porto Alegre: Curso de Pos-graduação em Ciência da Computação - UFRGS, 1993 (Trabalho Individual de Mestrado).
FERNANDES, L. G. . SMART - Sistema de Modelagem e Análise de Redes de Petri Temporizadas. Porto Alegre: Instituto de Informática - UFRGS, 1992 (Trabalho de Conclusão do Curso).
FERNANDES, L. G. ; CAVALHEIRO, G. ; TEODOROWITSCH, R. ; FERNANDES, P. ; NAVAUX, P. O. A. . Servidores: Guia do Usuário. Porto Alegre: Curso de Pos-graduação em Ciência da Computação - UFRGS, 1991 (Relatório de Pesquisa).

Outras produções

LOFF, J. ; HOFFMANN, R. B. ; PIEPER, R. ; GRIEBLER, D. ; FERNANDES, L. G. . A Rust Stream Processing Benchmark Suite. 2021.

LOFF, J. ; GRIEBLER, D. ; MENCAGLI, G. ; ARAUJO, G. ; TORQUATI, M. ; DANELUTTO, M. ; FERNANDES, L. G. . NPB-CPP: NAS Parallel Benchmarks for evaluating C++ parallel programming frameworks on shared-memory architectures. 2021.

GARCIA, A. ; GRIEBLER, D. ; SCHEPKE, C. ; FERNANDES, L. G. . SPBench: A Framework for Benchmarking Stream Processing Applications. 2021.

ARAUJO, G. ; GRIEBLER, D. ; FERNANDES, L. G. . NPB Benchmark Kernels for GPU with CUDA. 2020.

ROCKENBACH, D. ; GRIEBLER, D. ; FERNANDES, L. G. . GSParLib - Biblioteca Unificada para Paralelismo de Stream em GPUs. 2020.

PIEPER, R. ; GRIEBLER, D. ; FERNANDES, L. G. . Rust Library for Structured Stream Parallelism Programming on Multi-Cores. 2019.

LOFF, J. ; GRIEBLER, D. ; FERNANDES, L. G. . NPB Benchmark Kernels in C++ with parallel versions on OpenMP, TBB, and FastFlow. 2018.

LEDUR, C. ; GRIEBLER, D. ; MANSSOUR, I. ; FERNANDES, L. G. . GMaVis: A Domain-Specific Language for Large-Scale Geospatial Data Visualization Supporting Multi-Core Parallelism. 2016.

GRIEBLER, D. ; FERNANDES, L. G. ; DANELUTTO, M. . SPar: a C++ Domain-Specific Language (DSL) for expressing stream parallelism. 2016.

FERNANDES, L. G. . Membro do Comitê de Programa do Fórum de Pós-Graduação da ERAD/RS (Escola Regional de Alto Desempenho da Região Sul). 2023.

FERNANDES, L. G. . Membro do Comitê de Programa do Fórum de Pós-Graduação da ERAD/RS (Escola Regional de Alto Desempenho da Região Sul). 2022.

FERNANDES, L. G. . Membro do Comitê de Programa do Fórum de Iniciação Científica da ERAD/RS (Escola Regional de Alto Desempenho da Região Sul). 2022.

FERNANDES, L. G. . Membro do Comitê de Programa da PDP (29th Euromicro International Conference on Parallel, Distributed and NetworkBased Processing). 2022.

FERNANDES, L. G. . Membro do Comitê de Programa do Fórum de Pós-Graduação da ERAD/RS (Escola Regional de Alto Desempenho da Região Sul). 2021.

FERNANDES, L. G. . Membro do Comitê de Programa do Fórum de Iniciação Científica da ERAD/RS (Escola Regional de Alto Desempenho da Região Sul). 2021.

FERNANDES, L. G. . Membro do Comitê de Programa da PDP (29th Euromicro International Conference on Parallel, Distributed and NetworkBased Processing). 2021.

FERNANDES, L. G. . Membro do Comitê de Programa do WSCAD (XXII Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho). 2021.

FERNANDES, L. G. . Membro do Comitê de Programa do SBLP (XXV Brazilian Symposium on Programming Languages). 2021.

FERNANDES, L. G. . Membro do Comitê de Programa do Fórum de Pós-Graduação da ERAD/RS (Escola Regional de Alto Desempenho da Região Sul). 2020.

FERNANDES, L. G. . Membro do Comitê de Programa do Fórum de Iniciação Científica da ERAD/RS (Escola Regional de Alto Desempenho da Região Sul). 2020.

FERNANDES, L. G. . Membro do Comitê de Programa do HPCS (International Conference on High Performance Computing & Simulation). 2020.

FERNANDES, L. G. . Membro do Comitê de Programa do WSCAD (XXI Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho). 2020.

FERNANDES, L. G. . Membro do Comitê de Programa da International Conference on High Performance Computing & Simulation (HPCS). 2019.

FERNANDES, L. G. . Membro do Comitê de Programa da PDP (27th Euromicro International Conference on Parallel, Distributed and NetworkBased Processing). 2019.

FERNANDES, L. G. . Membro do Comitê de Programa da IEEE International Conference on Cloud Engineering (IC2E). 2019.

FERNANDES, L. G. . Membro do Comitê de Programa da Escola Regional de Alto Desempenho/RS (ERAD/RS). 2019.

FERNANDES, L. G. . Membro do Comitê de Programa da Conferência Workshop em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho (WSCAD). 2019.

FERNANDES, L. G. . Membro do Comitê de Programa da Conferência Workshop em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho (WSCAD-CTD). 2019.

FERNANDES, L. G. . Membro do Comitê de Programa da 38a Jornada de Atualização em Informática do Congresso da Sociedade Brasileira de Computação (CSBC). 2019.

FERNANDES, L. G. . Membro do Comitê de Programa do International Symposium on Cloud Computing and Services for High Performance Computing Systems (InterCloud-HPC). 2019.

FERNANDES, L. G. . Membro do Comitê de Programa da Conferência Workshop em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho (WSCAD). 2018.

FERNANDES, L. G. . Membro do Comitê de Programa da Escola Regional de Alto Desempenho/RS (ERAD/RS). 2018.

FERNANDES, L. G. . Membro do Comitê de Programa da International Conference on High Performance Computing & Simulation (HPCS). 2018.

FERNANDES, L. G. . Membro do Comitê de Programa da Conferência Workshop em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho (WSCAD). 2017.

FERNANDES, L. G. . Membro do Comitê de Programa da Escola Regional de Alto Desempenho/RS (ERAD/RS). 2017.

FERNANDES, L. G. . Membro do Comitê de Programa da Conferência Simpósio Brasileiro de Engenharia de Sistemas Computacionais (SBESC). 2017.

FERNANDES, L. G. . Membro do Comitê de Programa da Conferência Workshop em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho (WSCAD). 2016.

FERNANDES, L. G. . Membro do Comitê de Programa da Escola Regional de Alto Desempenho/RS (ERAD/RS). 2016.

FERNANDES, L. G. . Membro do Comitê de Programa da Conferência Workshop em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho (WSCAD). 2015.

FERNANDES, L. G. . Membro do Comitê de Programa da Escola Regional de Alto Desempenho/RS (ERAD/RS). 2015.

FERNANDES, L. G. . Membro do Comitê de Programa da Conferência International Conference on Future Internet of Things and Cloud (FiCloud). 2015.

FERNANDES, L. G. . Membro do Comitê de Programa da Conferência Workshop em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho (WSCAD-WIC). 2014.

FERNANDES, L. G. . Membro do Comitê de Programa da Conferência Workshop em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho (WSCAD-CTD). 2014.

FERNANDES, L. G. . Membro do Comitê de Programa da Conferência Workshop em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho (WSCAD). 2014.

FERNANDES, L. G. . Membro do Comitê de Programa da Escola Regional de Alto Desempenho/RS (ERAD/RS). 2014.

FERNANDES, L. G. . Membro do Comitê de Programa da Conferência Workshop em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho (WSCAD-WIC). 2013.

FERNANDES, L. G. . Membro do Comitê de Programa da Conferência Workshop em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho (WSCAD-SSC). 2013.

FERNANDES, L. G. . Membro do Comitê de Programa da Escola Regional de Alto Desempenho/RS (ERAD/RS). 2013.

FERNANDES, L. G. . Membro do Comitê de Programa da Conferência Workshop em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho (WSCAD-WIC). 2012.

FERNANDES, L. G. . Membro do Comitê de Programa da Conferência Workshop em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho (WSCAD-SSC). 2012.

FERNANDES, L. G. . Membro do Comitê de Programa da Conferência Workshop em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho (WSCAD-CTD). 2012.

FERNANDES, L. G. . Membro do Comitê de Programa da Escola Regional de Alto Desempenho/RS (ERAD/RS). 2012.

FERNANDES, L. G. . Membro de Comitê de Programa da Conferência Latin-American Conference on High Performance Computing (CLCAR). 2011.

FERNANDES, L. G. . Membro do Comitê de Programa da Conferência Workshop em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho (WSCAD-WIC). 2011.

FERNANDES, L. G. . Membro do Comitê de Programa da Conferência Workshop em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho (WSCAD-CTD). 2011.

FERNANDES, L. G. . Membro do Comitê de Programa da Conferência Workshop em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho (WSCAD-SSC). 2011.

FERNANDES, L. G. . Membro do Comitê de Programa da Escola Regional de Alto Desempenho/RS (ERAD/RS). 2011.

FERNANDES, L. G. . Membro do Comitê de Programa da Conferência Workshop em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho (WSCAD-SSC). 2010.

FERNANDES, L. G. . Membro de Comitê de Programa da Conferência Latin-American Conference on High Performance Computing (CLCAR). 2010.

FERNANDES, L. G. . Membro do Comitê de Programa da Conferência Minissimposyum on Interval Mathematics and Connections in Teaching and Scientific Development (IntMath-TSD). 2010.

FERNANDES, L. G. . Membro do Comitê de Programa da Conferência Workshop em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho (WSCAD-CTD). 2010.

FERNANDES, L. G. . Membro do Comitê de Programa da Conferência Workshop em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho (WSCAD-SSC). 2009.

FERNANDES, L. G. . Membro de Comitê de Programa da Conferência Latin-American Conference on High Performance Computing (CLCAR). 2009.

FERNANDES, L. G. . Membro do Comitê de Programa da Conferência Workshop em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho (WSCAD-CTD). 2009.

FERNANDES, L. G. . Membro do Comitê de Programa da Conferência Workshop em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho (WSCAD-SSC). 2008.

FERNANDES, L. G. . Membro do Comitê de Programa da Conferência Latin American Computing Conference (CLEI). 2006.

Projetos de pesquisa

2021 - Atual

Desenvolvimento de uma Ferramenta para a Análise Preditiva de Risco em Sífilis Congênita: Interação entre Ciência de Dados e Saúde Pública, Descrição: A sífilis é a segunda causa infecciosa mais comum de natimortos em todo o mundo, apesar de ser uma condição evitável. O Brasil dispõe de um sistema de informações que possibilita um diagnóstico clínico-social dos problemas de saúde e a integração entre a ciência de dados e a área da saúde pode criar soluções factíveis para problemas de saúde como a alta incidência de sífilis congênita. Sendo assim, o objetivo desse trabalho é desenvolver uma ferramenta de predição de risco que auxilie na diminuição do número de casos e da gravidade da sífilis congênita. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Luiz Gustavo Leão Fernandes - Coordenador / Dalvan Griebler - Integrante / Marco Aldinucci - Integrante / Claudio Scheer - Integrante / Rita Matiello - Integrante / Mário B. Wagner - Integrante / Fernanda Vendrusco - Integrante / Wilson Cañon Montañez - Integrante / Iná da Silva dos Santos - Integrante / Bianca Ledur Monteiro - Integrante / Camila Scheffel - Integrante / Duncan D. A Ruiz - Integrante / Fernanda Vaz Dorneles - Integrante / João Vittor Caumo - Integrante / Lavínia Faccini - Integrante / Laura Bettoni Delatorre - Integrante / Manoel Antônio da Silva Ribeiro - Integrante / Marcelo Dalla Bernardina - Integrante / Maria Teresa Sanseverino - Integrante / Marina Chaves Amantea - Integrante., Financiador(es): Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul - Auxílio financeiro.
2021 - Atual

Ciência de dados aplicada à biodiversidade: integração de dados moleculares e análises ecológicas em grande escala para monitorar a biodiversidade do CPCN Pró-Mata, Descrição: A biodiversidade do planeta Terra é imensamente complexa e ainda pouco compreendida. A maior parte das espécies que a compõem é ainda desconhecida e, dentre as já descritas para a ciência, sabe-se pouco sobre seus papeis ecológicos, sua relevância para a manutenção funcional dos ecossistemas e sua resiliência frente à atual crise ambiental induzida pelos impactos humanos. Isto é particularmente relevante no caso de biomas megadiversos e altamente impactados, como a Mata Atlântica. Nesse contexto, o desenvolvimento e a aplicação integrada de novas tecnologias para gerar e analisar dados em grande escala sobre a biodiversidade são passos cruciais para acelerar nossa compreensão sobre este tema, bem como embasar estratégias eficazes de proteção e monitoramento ambiental. O presente projeto tem por objetivo contribuir neste sentido, desenvolvendo abordagens que promovam a integração entre dados de eDNA metabarcoding (que permite o inventário simultâneo de milhares de espécies presentes em uma amostra ambiental), análises de redes ecológicas complexas e técnicas computacionais de processamento e análise de ?big data?. O projeto terá como foco uma área de Mata Atlântica (RPPN Pró-Mata, PUCRS, Rio Grande do Sul) contendo um mosaico ecossistemas complexos, nos quais já foram registrados níveis muito altos de biodiversidade. A partir de amostras de água e solo coletadas em diferentes ambientes e ao longo de diferentes janelas de tempo, sequências de DNA (eDNA metabarcodes) serão geradas com conjuntos de marcadores de ampla capacidade de detecção de organismos procariotos e eucariotos. Os dados serão inicialmente analisados utilizando métodos computacionais básicos de descrição de biodiversidade, e a seguir empregando abordagens que caracterizam redes complexas de co-ocorrência de táxons e sua interação com variáveis abióticas. Ao longo do estudo, novos métodos computacionais serão desenvolvidos com a finalidade de identificar e caracterizar padrões relativos à dinâmica espaço-temporal da biodiversidade em ecossistemas complexos.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Luiz Gustavo Leão Fernandes - Coordenador / Dalvan Griebler - Integrante / Eduardo Eizirik - Integrante / Claudio Scheer - Integrante / Duncan D. A. Ruiz - Integrante / Caetano Muller - Integrante / Laura Roberto Pinto Utz - Integrante / Renata Medina da Silva - Integrante / Pedro Maria de Abreu Ferreiro - Integrante / Eduardo Moreira da Silva - Integrante., Financiador(es): Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul - Auxílio financeiro.
2021 - Atual

SPar4.0: Paralelismo de Stream nas Tecnologias 4.0, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Dalvan Jair Griebler em 06/10/2021., 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: Luiz Gustavo Leão Fernandes - Integrante / Dalvan Griebler - Coordenador / ADRIANO, VOGEL - Integrante / Renato Barreto Hoffmann Filho - Integrante / Junior Loff - Integrante / ADRIANO MARQUES GARCIA - Integrante / GABRIELLA LOPES ANDRADE - Integrante / Claudio Scheer - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio Grande do Sul - Auxílio financeiro.
2020 - 2021

Benchmarks para Processamento Paralelo de Stream, Descrição: Este projeto busca estudar, compreender e avaliar benchmarks para processamento paralelo de stream. Existem diversos benchmarks que incluem aplicações para processamento de stream, porém, são poucos os que exploram paralelismo nessas aplicações. O objetivo deste projeto é investigar o estado-da-arte para mapear as linguagens, técnicas, paradigmas e aplicações mais utilizadas nesse domínio. Com isso, comparar os resultados com os benchmarks para verificar se eles são representativos o suficiente e quais lacunas ainda não foram preenchidas. Dessa forma, poderemos melhorar algumas aplicações desenvolvidas dentro do Grupo de Modelagem de Aplicações Paralelas (GMAP) para preencher essas lacunas. Os resultados esperados são um mapa do estado da arte para guiar a construção de um benchmark representativo utilizando o conjunto inicial de aplicações melhoradas. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Luiz Gustavo Leão Fernandes - Coordenador / Dalvan Griebler - Integrante / ADRIANO MARQUES GARCIA - Integrante / Alexandre Borba - Integrante / André Sacilotto Santos - Integrante., Financiador(es): Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul - Bolsa.
2020 - Atual

Paralelismo em Aplicações de Fluxo Contínuo de Dados, Descrição: Este projeto foi aprovado na Chamada CNPq 06/2019 - Bolsa de Produtividade em Pesquisa (PQ) e iniciado em março de 2020. O processamento de fluxos contínuos de dados (stream) é um dos paradigmas mais usados nos sistemas computacionais modernos. O aumento da popularidade da Internet das Coisas (Internet of Things - IoT) e a explosão do grande volume de dados (Big Data) têm tornado o processamento de stream um tópico de tendência em pesquisa e desenvolvimento. Existem milhões de fontes de dados na Internet que estão gerando, coletando ou trocando informações através de diferentes dispositivos (computador pessoal, celulares, sensores, etc.). Nesse cenário, cresce rapidamente o número de aplicações de stream que necessitam explorar técnicas de computação paralela para conseguir atender à demanda por alta vazão no processamento dos dados e baixa latência na resposta aos usuários. Este projeto tem por objetivo o aperfeiçoamento e consolidação de um framework para permitir que aplicações de stream sejam paralelizadas de forma mais produtiva através de uma interface de programação própria de mais alto nível de abstração, atendendo a exploração do paralelismo em aplicações de fluxo contínuo de dados em diferentes arquiteturas de alto desempenho. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Luiz Gustavo Leão Fernandes - Coordenador., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.
2020 - Atual

ParAS: Paralelismo em Aplicações de Stream, Descrição: Projeto aprovado no Edital FAPERGS 05/2019 - PROGRAMA PESQUISADOR GAÚCHO (PQG) e iniciado em abril de 2020. O processamento de fluxos de dados contínuo (stream) é um dos paradigmas mais usados nos sistemas computacionais modernos. o aumento da popularidade da internet das coisas (Internet of Things - IoT) e a explosão do grande volume de dados (Big Data) têm tornado o processamento de stream um tópico de tendência em pesquisa e desenvolvimento. Existem milhões de fontes de dados na Internet que estão gerando, coletando ou trocando informações através de diferentes dispositivos (computador pessoal, celulares, sensores, etc.). Nesse cenário, cresce rapidamente o número de aplicações de stream que necessitam explorar técnicas de computação paralela para conseguir atender à demanda por alta vazão no processamento dos dados e baixa latência na resposta aos usuários. Este projeto tem por objetivo o aperfeiçoamento e consolidação de um framework para permitir que aplicações de stream sejam paralelizadas de forma mais produtiva através de uma interface de programação própria de mais alto nível de abstração, atendendo a exploração do paralelismo em diferentes arquiteturas (e.g., clusters e GPUs). , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (3) / Doutorado: (3) . , Integrantes: Luiz Gustavo Leão Fernandes - Coordenador / Rodrigo Righi - Integrante / Dalvan Griebler - Integrante / Mariana Luderitz Kolberg - Integrante / Gabriell Alves de Araújo - Integrante / ADRIANO, VOGEL - Integrante / CLAUDIO SCHEPKE - Integrante / Junior Loff - Integrante / DINEI ROCKENBACH - Integrante / Renato Barreto Hoffmann - Integrante / RICARDO PIEPER - Integrante / ADRIANO MARQUES GARCIA - Integrante / GABRIELLA LOPES ANDRADE - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio Grande do Sul - Auxílio financeiro.
2019 - Atual

Explorando Paralelismo de Stream em Aplicações de Internet das Coisas, Descrição: Este projeto aborda a exploração do paralelismo de stream em aplicações de Internet da Coisas (Internet of Things - IoT). Existe uma grande quantidade de aplicações de processamento de stream emergindo no contexto de IoT que demandam de processamento paralelo para atender uma Qualidade de Serviço (Quality of Service - QoS) adequada. O objetivo é usar a linguagem de domínio específico criada pelo proponente em sua Tese de Doutorado, que se chama SPar. Além disso, usar outras interfaces de programação paralela do estado-da-arte para permitir uma análise comparativa de desempenho e usabilidade em aplicações de IoT. Os resultados esperados são um conjunto de aplicações de IoT paralelizadas e uma análise comparativa do desempenho e usabilidade... , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Luiz Gustavo Leão Fernandes - Coordenador / Dalvan Griebler - Integrante / Renato Barreto Hoffmann Filho - Integrante., Financiador(es): Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul - Bolsa.
2019 - Atual

SParCloud: Stream Parallelism in the Cloud, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Dalvan Jair Griebler em 30/07/2019., Descrição: he class of stream processing applications represents different important processing domains (e.g., image, video, audio, and unstructured data produced by sensors). The project challenge is to enable these applications to run in cloud computing environments rather than running in traditional high-performance processing centers. The cloud computing model enables greater control over the resources and the user can pay-per-use. The elasticity (increase and decrease the use of computational resources) of these environments allows users to save money when stream processing applications support the proper on-demand resource provisioning. This scenario is quite interesting and appropriate to be investigated in these applications since the intensity of the data flow varies and the computational cost of the operation is often irregular for each item/task being processed. Our goal in this project is to investigate different ways of exploiting parallelism and automatic elasticity. In addition, we intend to provide efficient stream parallelism support for a set of applications from this domain in the cloud.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Luiz Gustavo Leão Fernandes - Integrante / Rodrigo Righi - Integrante / Dalvan Griebler - Coordenador / Marco Danelutto - Integrante / CLAUDIO SCHEPKE - Integrante / RODRIGO PEREIRA DOS SANTOS - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
2018 - 2020

Programação Paralela em GPU para Aplicações de Processamento de Stream, Descrição: Arquiteturas paralelas heterogêneas estão cada vez mais presentes nos sistemas computacionais atuais. Isso vai desde servidores até celulares, aonde existe pelo menos um processador de propósito geral (multi-core) e outro co-processador de propósito específico para o processamento gráfico e matemático (many-core). Tal cenário proporciona um paralelismo massivo e um alto poder computacional. No entanto, é um desafio para programadores explorarem todo este paralelismo disponível de maneira eficiente. Tratando-se de arquiteturas heterogêneas, a complexidade é ainda maior, pois envolve dois paradigmas de programação paralela, ou seja, duas formas diferentes de programar e modelar o paralelismo no código fonte. O objetivo deste projeto é aliar a SPar à programação paralela para GPUs (Graphics Processing Unit). A SPar é uma linguagem específica de domínio criada recentemente pelo Grupo de Modelagem de Aplicações Paralelas (GMAP) com suporte as arquiteturas multi-core (CPU) para simplificar a programação paralela em aplicações de streaming. Este projeto visa explorar soluções de programação paralela do estado da arte para arquiteturas many-core (GPUs) a fim de explorar o paralelismo das duas arquiteturas ao mesmo tempo em aplicações de processamento de \textit{stream}. Além de proporcionar ao bolsista conhecimentos na temática do projeto, os resultados e a implementação do paralelismo em aplicações reais irão colaborar para propor uma abstração da programação paralela em GPUs junto da SPar futuramente. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Luiz Gustavo Leão Fernandes - Coordenador / Dalvan Griebler - Integrante / Gabirell Alves de Araújo - Integrante., Financiador(es): Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul - Bolsa.
2018 - 2020

ParaElastic: Provendo e Abstraindo o Paralelismo e a Elasticidade Automática em Aplicações de Streaming, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Dalvan Jair Griebler em 09/07/2018., Descrição: Aplicações de streaming estão cada vez mais presentes em nossos sistemas atendendo diversos tipos de usuários. Com os recentes avanços tecnológicos, elas vêm sendo exploradas e desafiadas a resolverem problemas importantes para a humanidade em áreas como a medicina (análise de imagens médicas para descoberta de doenças), transporte (carro autônomo e monitoramento de tráfego), agricultura (monitoramento de pragas e otimização no uso de pesticidas) e segurança (para monitoramento e detecção de indivíduos). Um dos desafios nestas aplicações é a exploração do paralelismo para atender uma determinada qualidade de serviço associada a vazão e a latência. A característica básica de uma aplicação de stream é ter um conjunto contínuo de itens/instruções/tarefas (em sua maioria infinito) que fluem naturalmente através de uma sequência de operações, computando sobre cada elemento do stream. Sem este fim determinado, os dados não podem ser simplesmente particionados e mapeados para unidades de processamento paralelas. Além disso, também existe uma dependência entre as operações, onde cada operação consome uma entrada de dados produzida pela operação anterior e produz na saída o resultado do processamento para a próxima operação, assemelhando-se a uma linha de produção. Outro desafio é permitir que estas aplicações possam executar em ambientes de nuvens computacionais ao invés de executar nos tradicionais centros de processamento de alto desempenho. O modelo de computação em nuvem permite um controle maior sobre os recursos e o usuário pode pagar somente pelo que usa. Ao mesmo tempo, é possível ter acesso instantaneamente a um grande poder computacional sem mesmo ter que adquirir o hardware. A elasticidade (aumentar e diminuir o uso de recursos computacionais) destes ambientes possibilita a diminuição dos custos quando as aplicações de streaming são preparadas para fazer a utilização adequada e sob demanda dos recursos. Este cenário é bem favorável e apropriado para ser explorado nestas aplicações, uma vez que a intensidade do fluxo contínuo de dados varia e o custo computacional da operação muitas vezes é irregular para cada item/tarefa a ser processada. Ciente destes desafios, o projeto tem como objetivo investigar diferentes formas de explorar o paralelismo e a elasticidade automática, bem como fornecer o suporte eficiente a um conjunto de aplicações de streaming aliando estas duas propriedades importantes.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Luiz Gustavo Leão Fernandes - Integrante / Rodrigo Righi - Integrante / Dalvan Griebler - Coordenador / CLAUDIO SCHEPKE - Integrante.
2018 - 2019

Laboratório de Análise de Movimentos, Descrição: Trata-se de PROJETO INSTITUCIONAL financiado via edital Pro-Equipamentos da FAPERGS. A análise precisa de movimentos é uma necessidade em diversas áreas como em reabilitação, biomecânica humana e de outros animais, esportes, indústria de filmes e animações, realidade virtual e realidade aumentada, treinamento de pessoal para a indústria, e navegação de veículos autônomos. Tendo em vista estes potenciais benefícios abrangentes e de uso por múltiplas áreas, o objetivo deste projeto é viabilizar a aquisição e implantação de um sistema de captura de movimentos na universidade. Este sistema será instalado na forma de um laboratório multiusuário, servindo não somente as necessidades acadêmicas da universidade, mas também como um recurso que pode ser empregado à sociedade e à indústria local.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Luiz Gustavo Leão Fernandes - Coordenador / Alexandre de Morais Amory - Integrante / Márcio Sarroglia Pinho - Integrante / Aurélio Tergolina Salton - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio Grande do Sul - Auxílio financeiro.
2018 - 2019

Programação Paralela e Distribuída para Aplicações de Processamento de Stream, Descrição: Descrição: Aplicações baseadas em stream se tornaram amplamente utilizadas nos últimos anos. A grande maioria delas necessita de respostas imediatas com alta vazão no processamento dos elementos do stream. Alguns exemplos são processamento de vídeo e imagem, análise de dados em tempo real, aplicações de rede, simulações e sistemas reativos. Neste contexto, apresentamos a SPar que é uma linguagem específica de domínio embarcada na linguagem C++ para realizar o paralelismo de stream. Ela apresenta uma nova abordagem, permitindo que usuários com pouco conhecimento em programação paralela possam, usando apenas cinco atributos e dois tipos de anotações, anotar e identificar no código sequencial a região de paralelismo. Além disso, o compilador da SPar é usado para gerar um código paralelo que suporta os sistemas multicore. No entanto, ainda é necessário implementar neste compilador a geração automática para arquiteturas multi-computador, como clusters e grids, cujas regras de transformações já foram definidas. Em vista disso, o objetivo deste projeto é de implementar a geração de código paralelo para este tipo de arquitetura utilizando bibliotecas de troca de mensagem como MPI e suas variações. As principais contribuições esperadas são: (I) validação das regras de transformação propostas através de um gerador automático de código; (II) portabilidade de código entre arquiteturas multicore e clusters/grids; (III) um compilador que poderá ser utilizado pela comunidade científica para paralelização de aplicações baseadas em stream. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Luiz Gustavo Leão Fernandes - Coordenador / GRIEBLER, DALVAN - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio Grande do Sul - Bolsa.
2018 - 2019

DDPE: A DSL for the Dot-Product Engine, Descrição: Este projeto tem como motivação a criação de uma linguagem específica de domínio (Domain-Specific Language - DSL) para o acelerador de hardware Dot-Product Engine (DPE). O DPE é um acelerador recentemente projetado pela HP para aplicações que realizam operação de soma de produtos com grande frequência. Estas operações são realizadas em programas desenvolvidos no domínio de Machine Learning e Deep Learning, os quais são importantes por diversas razões. Por exemplo, estas aplicações são desenvolvidas para melhorar a vida das pessoas em diversos segmentos da sociedade (e.g., saúde, segurança, financeiro, conforto, acessibilidade, etc.). A realização deste projeto permitirá oferecer uma DSL de mais alto nível para explorar/usar os recursos do acelerador DPE. Isso será de suma importância para que novas e sofisticadas aplicações possam ser desenvolvidas, visto que o principal limitador da linguagem DPE atualmente disponível é o baixo nível de abstração (muito atrelado às propriedades arquiteturais) e as restrições quanto a expressividade de operações para aplicações de Machine Learning e Deep Learning.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (3) . , Integrantes: Luiz Gustavo Leão Fernandes - Coordenador / Dalvan Griebler - Integrante / Felipe Meneguzzi - Integrante., Financiador(es): Hewlett Packard Enterprise - Auxílio financeiro.
2018 - Atual

Extração de Conhecimento de Grandes Volumes da Dados, Descrição: Trata-se de PROJETO INSTITUCIONAL no âmbito do Edital CAPES/Print. A extração de conhecimento a partir de grandes quantidades de dados tornou-se imprescindível em um mundo onde coleta-se dados relacionados a praticamente qualquer aspecto da vida cotidiana de forma incessante. O conjunto de técnicas empregadas para a extração de conhecimento permite, por exemplo, percepções que extrapolam análises mais superficiais de conjuntos de dados volumosos, complexos e que não tenham sido necessariamente coletados para este fim. Os principais desafios de pesquisa na área tratam: (i) da escalabilidade de algoritmos aptos a processarem grandes volumes de dados; (ii) da confiabilidade de tais sistemas escaláveis; (iii) da habilidade de visualizar estes dados de forma a permitir percepções compreensíveis para humanos; e (iv) do uso de técnicas de computação paralela para o processamento destes dados em tempo real. Este projeto visa impulsionar colaborações internacionais para aprimorar o estado-da-arte para cada um dos desafios acima através de parcerias estratégicas com renomadas universidades que contam com laboratórios de pesquisa reconhecidos nestas temáticas. Na colaboração com a Universidade de Pisa (Itália) pretende-se investigar técnicas de paralelização aliadas a algoritmos de computação adaptativa e autônoma para melhorar a eficiência do processo de análise de grandes volumes de dados em tempo real. A colaboração com a Universidade de Lugano (Suíça) busca desenvolver novas abordagens para melhorar a escalabilidade e a confiabilidade de sistemas distribuídos através do uso de técnicas de State Machine Replication (SMR). Este tópico visa o desenvolvimento de protocolos para dar suporte a sistemas distribuídos na presença de comportamento arbitrário ou malicioso dos processos computacionais. Por fim, com Universidade Carnegie Mellon (EUA) a parceria explora dois temas. O primeiro compreende o desenvolvimento de novas técnicas de visualização para destacar aspectos chave de conjuntos de dados durante qualquer processo de análise, com foco na fase de préprocessamento. O segundo tema visa o desenvolvimento de técnicas inteligência artificial para reconhecimento de metas para o comportamento humano a partir do emprego de grandes volumes de dados do mundo real sem a necessidade de envolvimento de um especialista humano para o propor o modelo de reconhecimento de planos.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Luiz Gustavo Leão Fernandes - Coordenador / Tiago Ferreto - Integrante / Isabel Harb Manssour - Integrante / Fernando Luís Dotti - Integrante / Felipe Meneguzzi - Integrante / MILENE SELBACH SILVEIRA - Integrante / RODRIGO COELHO BARROS - Integrante., Financiador(es): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Cooperação.
2017 - 2018

Exploração do Paralelismo em Aplicações de Processamento de Stream Relevantes para a Indústria Tecnológica, Descrição: Grande parte das aplicações do mundo real podem ser caracterizadas como um fluxo contínuo de processamento. São as chamadas aplicações de processamento de stream. Elas estão presentes em diversos segmentos da indústria tecnológica, colaborando para o surgimento de soluções inovadoras que agregam valor aos produtos que têm alto impacto na vida cotidiana das pessoas. De modo geral, as que mais precisam da exploração do paralelismo podem ser categorizadas em: I) aplicações de processamento de imagem, video e áudio que normalmente realizam operações de codificação, reprodução, filtro, captura, etc.; II) aplicações de backup, compressão e deduplicação em dados armazenados e recebidos de diferentes fontes (sensores e aparelhos mobile, monitoramento de pacientes e sistemas, registros de log, etc.); e III) aprendizado de máquina profundo (Deep Learning) que envolve o reconhecimento de padrões e informações em vídeos, áudio, imagens e em outras bases de dados. Dentro deste contexto, algumas aplicações requerem uma latência baixa e uma alta vazão. Na maior parte das aplicações de stream, estes requisitos só podem ser atendidos através da exploração do paralelismo. Diante disso, o projeto tem como objetivo a exploração do paralelismo em um conjunto de aplicações de processamento de stream do mundo real usando a linguagem específica de domínio SPar. Ela foi criada pela equipe do grupo de pesquisa GMAP da PUCRS com a finalidade de simplificar a exploração do paralelismo em aplicações de stream. Além de contribuir para melhorar o desempenho das aplicações de stream, este projeto ajudará a validar a SPar em um ambiente real.. Situação. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Luiz Gustavo Leão Fernandes - Coordenador / Dalvan Griebler - Integrante / Renato Barreto Hoffmann Filho - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio Grande do Sul - Bolsa.
2017 - 2018

Uma DSL para Aplicações MapReduce em Sistemas Multi-Core Baseada em Anotações, Descrição: A programação paralela tem sido um grande desafio para muitos desenvolvedores de aplicação. Uma forma de explorar o paralelismo de dados é usar o padrão MapReduce, do qual surge o termo aplicações MapReduce. A popularidade deste padrão cresceu com o aumento massivo de dados e ele tem sido amplamente usado, especialmente em ambientes distribuídos nesta última década. Mais recentemente, a utilização do MapReduce também começou a ser explorada em ambientes de memória compartilhada (multi-core). O maior desafio neste cenário é o suporte de abstrações de alto nível para este tipo de aplicação. Enquanto que as soluções do estado da arte atual abstraem detalhes para o programador de sistemas, os desenvolvedores de aplicação possuem dificuldade em lidar com detalhes atrelados à programação paralela. Podemos destacar a implementação do próprio padrão MapReduce, do balanceamento de carga e das customizações orientadas a otimização do desempenho para arquitetura alvo. Outro problema é a utilização de diretivas de compilação ou extensões de linguagem que não são parte da linguagem hospedeira padrão, pois possuem uma sintaxe própria e pouco familiar ao que o desenvolvedor de aplicação está acostumado a trabalhar. O objetivo deste projeto é propor uma abordagem de abstração diferente e especializada. Para isso, a proposta é a criação de uma linguagem específica de domínio interna baseada em anotações do padrão C++17, apoiando desenvolvedores de aplicações MapReduce com abstrações de mais alto nível e familiares ao seu ambiente de desenvolvimento. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Luiz Gustavo Leão Fernandes - Coordenador / Dalvan Griebler - Integrante / Junior Loff - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.
2016 - 2018

Elasticidade Automática em Aplicações MapReduce para Nuvens Computacionais, Descrição: Com a facilidade de acesso à internet, a quantidade de dados produzida tem aumentado significativamente, principalmente nos últimos 10 anos. The Zettabyte Era, é uma pesquisa realizada pela Cisco, que mostra um estudo e projeção sobre os dados criados na internet. O histórico abordado pela pesquisa, mostra que em 1992, 100GB de dados eram criados por dia. Em 2013, essa quantidade era em torno de 28,875 GB por segundo. E para 2018, a projeção para a quantidade de dados criadas é de 50,000 GB por segundos. Esse aumento de dados é uma ideia que já está amadurecida na área da computação, por isso, empresas e diversos grupos de pesquisas vem trabalhando com o objetivo de criar mecanismos para entender e coletar maiores informações que são geradas na internet. Atualmente, o padrão MapReduce é um destes mecanismos utilizados para processamento de grandes volumes de dados. Na maioria dos casos, os mecanismos como MapReduce necessitam de um grande poder computacional, e empresas necessitam investir financeiramente nestes recursos. Com objetivo de evitar esse alto custo financeiro, as empresas têm um olhar positivo para a computação em nuvem, sendo um modelo de oferta de serviço bem exercido no meio comercial. O modelo de computação em nuvem permite que os recursos computacionais provisionados sejam selecionados pelo usuário de acordo com a sua necessidade. A cobrança por utilizar este serviço é realizada de acordo com o uso, sendo pela demanda ou necessidade da aplicação utilizada. Uma característica importante nos ambientes de nuvem é a possibilidade de aplicar elasticidade, podendo aumentar ou diminuir os recursos de acordo com a demanda. Este aspecto motiva a proposta de criação de um mecanismo, que forneça elasticidade automática em tempo de execução para aplicações MapReduce. Dessa forma, os recursos podem ser provisionados dinamicamente de acordo com a necessidade do usuário, permitindo um processamento mais eficiente comuso inteligente da infraestrutura do provedor de serviços e pagando somente pelo o que foi usado. Isso facilitará para o cliente do serviço de nuvem executar suas aplicações MapReduce sem precisar se preocupar com a alocação de recursos, que será realizada por uma middleware. Este middleware proposto realizará uma análise dos recursos necessários e fará a alocação automaticamente, sem necessitar de intervenção do usuário, facilitando não só a execução do software, mas também o processo de desenvolvimento, considerando que atualmente o cliente precisa utilizar as APIs do OpenStack para poder usufruir da elasticidade que as nuvens oferecem. O projeto está propondo a criação de um middleware que forneça o aprovisionamento automático de recursos computacionais (memória, armazenamento e processamento) para aplicações MapReduce na ferramenta de computação em nuvem OpenStack. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Luiz Gustavo Leão Fernandes - Coordenador / Dalvan Griebler - Integrante / Lucas Sartori Piatnicki - Integrante / Enrique Bozza Dutra - Integrante., Financiador(es): Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul - Bolsa.
2016 - 2017

Avaliação de uma Linguagem Específica de Domínio para Paralelismo de Stream, Descrição: Aplicações baseadas em stream se tornaram amplamente utilizadas nos últimos anos. A grande maioria delas necessita de respostas imediatas com alta vazão no processamento dos elementos do stream. Alguns exemplos são processamento de vídeo e imagem, análise de dados em tempo real, aplicações de rede, simulações e sistemas reativos. Neste contexto, apresentamos a SPar que é uma linguagem específica de domínio embarcada na linguagem C++ para realizar o paralelismo de stream. Ela apresenta uma nova abordagem, permitindo que usuários com pouco conhecimento em programação paralela possam, usando apenas cinco atributos e dois tipos de anotações, anotar e identificar no código sequencial a região de paralelismo. Além disso, o compilador da SPar é usado para gerar um código paralelo que suporta os sistemas multicore. No entanto, ainda é necessário realizar uma avaliação mais ampla do seu desempenho em aplicações reais, bem como experimentos de software para medir o esforço de programação em relação aos frameworks do estado da arte. Em vista disso, o objetivo deste projeto é implementar diferentes tipos de aplicações e comparar com os demais frameworks o esforço e o desempenho da SPar. As contribuições esperadas são: (I) novos resultados do desempenho da SPar para otimização da geração de código; (II) informações sobre o esforço necessário com o intuito de melhorar a interface com o programador; (III) descoberta de novas aplicações de stream e limitações da SPar. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Luiz Gustavo Leão Fernandes - Coordenador / Dalvan Griebler - Integrante / Renato Barreto Hoffmann Filho - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio Grande do Sul - Bolsa.
2016 - 2017

Um Compilador para Geração Automática de Código Paralelo em Aplicações MapReduce, Descrição: Visando melhoria de performance, simplicidade e escalabilidade no processamento de dados amplos, o Google propôs o padrão paralelo MapReduce. Este padrão tem sido implementado de variadas formas para diferentes níveis de arquitetura, alcançando resultados significativos com respeito a computação de alto desempenho. No entanto, desenvolver código otimizado com tais soluções requer conhecimento especializado na interface e na linguagem de programação de cada solução. Durante a dissertação de mestrado de um membro do GMAP (Grupo de Modelagem de Aplicações Paralelas) foi criada uma interface unificada de programação MapReduce que ofereceu regras de transformação de código que permitem partir de uma linguagem de alto nível e gerar soluções otimizadas para arquiteturas de memória compartilhada e distribuída. A interface proposta é capaz de evitar perdas de performance uma vez que a geração através das regras apresentou resultados similares à aplicações paralelizadas manualmente, enquanto alcança uma redução de código e esforço de programação que aumenta a produtividade do desenvolvedor. Este projeto tem como objetivo dar continuidade a esta pesquisa a partir do desenvolvimento de um gerador de código para realizar automaticamente as transformações e realizar melhorias na interface através do estudo de outras ferramentas atuais como Spark, Storm e Flink. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Luiz Gustavo Leão Fernandes - Coordenador / Dalvan Griebler - Integrante / Junior Loff - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio Grande do Sul - Bolsa.
2015 - 2018

SLAM Intervalar para Robôs Terrestres, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Mariana Luderitz Kolberg em 04/11/2015., Descrição: Neste projeto busca-se dar continuidade ao trabalho desenvolvido para o problema de auto-localização, visando propor um SLAM híbrido para robôs terrestres, usando técnicas de Análise Intervalar e filtro de partículas. Espera-se que o algoritmo forneça um resultado estimado através do filtro de partículas, que tenha a incerteza modelada através da análise de intervalos. Deste modo, o algoritmo será capaz de proporcionar uma garantia sobre o resultado obtido.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Mestrado acadêmico: (4) / Doutorado: (3) . , Integrantes: Luiz Gustavo Leão Fernandes - Integrante / Mariana Luderitz Kolberg - Coordenador / Edson Prestes - Integrante / Flávia Farina - Integrante / Tatiana da Silva - Integrante.
2015 - 2016

Uma Linguagem Específica de Domínio para Visualização de Grandes Volumes de Dados, Descrição: Na última década a produção de dados em todo o planeta cresceu de forma exponencial . Estes dados, possuem uma origem muito diversificada posto que a quantidade de agentes produtores de dados cresce com o uso da tecnologia. Exemplos de produtores de quantidades massivas de dados são redes sociais, simulações, sensores, registro de ligações telefônicas e informações sobre atividades de clientes. A análise destes dados pode fornecer informações para construção de conhecimento sobre tendências e comportamentos e auxiliar nas tomadas de decisões, no ambiente corporativo, científico e acadêmico. Ocorre que a análise destes dados em forma bruta é complexa, e em alguns casos inviável devido ao grande volume. Neste contexto, a utilização de técnicas de visualização torna-se uma alternativa para auxiliar na percepção destes dados. O uso de diferentes formas de visualização fornece ao analisador um modo de apresentação dos dados que favorece a percepção, já que utiliza gráficos e imagens para representar os dados. É comprovado que a utilização de imagens e formas de representação visual facilitam a percepção humana. Neste caso o processamento de imagens é realizado em paralelo pelo sistema de percepção humana, ao contrário de dados em forma de texto, que ficam limitados ao processo sequencial de leitura. Existem visualizações que possuem um processo de criação complexo, pois necessitam de programação. A visualização quando aplicada sobre uma quantidade massiva de dados acrescenta a complexidade de paralelização ou otimização, tanto na sua geração como para suportar interações. Isso se torna uma tarefa difícil para usuários, cientistas de áreas pouco contempladas pela computação e leigos no desenvolvimento de visualizações já que é necessário se preocupar com o gerenciamento de uma grande quantidade de dados, além da visualização e da programação em si. Linguagens Específicas de Domínio (ou Domain-Specific Languages - DSL) são linguagens que procuram resolver um domínio de problema particular. As DSLs vêm sendo utilizadas no contexto da aplicação ou para a geração de técnicas de visualização. Já que permitem a criação simplificada, fornecem uma interface de alto nível que abstrai detalhes de programação e, algumas, incluem o paralelismo. Isso reduz o esforço e o tempo necessário para a geração de uma visualização. No entanto, fica aberta em aberto a possibilidade de criação de uma DSL que atenda aos seguintes requisitos: possuir uma interface de fácil utilização pelo usuário que não possui conhecimentos avançados em programação; permitir a criação de visualizações de maneira rápida e fácil; utilize grandes volumes de dados. Este projeto visa abordar o processamento de grande volume de dados em paralelo e a inserção de diferentes tipos de visualizações na DSL. O objetivo é de identificar e desenvolver visualizações que podem ser adicionadas na linguagem fazendo um estudo dos tipos de visualizações disponíveis e mais utilizados. Com isso, será possível a validação da linguagem proposta, avaliando o tempo de processamento dos dados e o esforço de programação.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (1) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Luiz Gustavo Leão Fernandes - Coordenador / Dalvan Griebler - Integrante / Cleverson Ledur - Integrante / Gabriell Alves de Araújo - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.
2014 - 2015

Avaliação Comparativa do Desempenho de uma Interface de Programação Paralela Orientada a Padrões, Descrição: Com o objetivo de abstrair detalhes de programação paralela e orientar desenvolvedores ao uso de padrões para o modelagem das aplicações, foi criada uma linguagem específica de domínio nomeada DSL-POPP. O principal objetivo é aumentar a produtividade dos programadores e reduzir o esforço na paralelização de aplicações para arquiteturas multi-core. Outro fator importante é o desempenho, o qual também não pode ser comprometido significativamente neste cenário. Neste sentido, esta pesquisa buscou realizar uma avaliação e um comparativo do desempenho da DSL-POPP em relação as tradicionais interfaces de programação paralela para arquiteturas multi-core. Por exemplo, Pthreads, OpenMP, FastFlow, TBB e Cilk. Diferentemente, a interface foi construída para fornecer esqueletos relativos aos padrões Mestre/Escravo e Pipeline. Assim, o usuário apenas escolhe o padrão adequado para modelar sua aplicação e os preenche com código sequencial. Ao compilar o programa com o compilador da DSL-POPP, código paralelo é automaticamente gerado. A avaliação do desempenho foi realizada usando aplicações de diferentes domínios. Cada uma delas foi implementada a partir da sua versão sequencial e posteriormente executada em uma máquina com processador multi-core. Os resultados de desempenho mostraram que a DSL-POPP não teve perdas significativas, mostrando que a geração de códio e a abstração criada são eficientes. Mesmo que as perdas foram pequenas, o resultado é positivo, pois avaliações anteriores sobre o esforço demostram um ganho significativo.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Luiz Gustavo Leão Fernandes - Coordenador / Dalvan Griebler - Integrante / Vinicius Meirelles Pereira - Integrante / Gabirell Alves de Araújo - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio Grande do Sul - Bolsa.
2014 - 2014

Programação Paralela e Alto Desempenho Voltados para Ambientes de Computação em Nuvem, Descrição: As características essenciais da computação em nuvem são a virtualização e a abstração. A virtualização é a principal facilitadora no gerenciamento de computação em nuvem e possibilita que um único hardware execute vários sistemas operacionais simultaneamente. Existem vários métodos de operação de virtualização: emulação, virtualização completa, paravirtualização e virtualização a nível de sistema operacional. Na construção dos ambientes de computação em nuvem é possível formar ecossistemas que determinam os modelos de serviços de uma nuvem, que são os modelos IaaS (Infrastructure as a Service), PaaS (Platform as a Service) e SaaS (Software as a Service). Os objetivos do projeto são abordar a programação paralela no cenário de computação em nuvem e verificar se o desempenho de aplicações que rodam em um determinado hardware é mantido ao migrar para um ambiente em nuvem. Para isso, foi implantada uma nuvem privada com a ferramenta OpenNebula sobre o virtualizador KVM. As instâncias virtuais foram criadas com o sistema operacional ubuntu server. Posteriormente, foram executadas as suítes do NPB (Nasa Parallel Benchmark) que exploraram os cenários de memória compartilhada e distribuída nos ambientes de nuvem e nativo. Após a coleta dos logs de execução, foi utilizada a abordagem estatística para analisar o quão foram significativas as diferenças entre os ambientes. Os resultados demostraram que o desempenho das aplicações paralelas é significativamente afetado quando as aplicações paralelas são migradas para a nuvem.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Luiz Gustavo Leão Fernandes - Coordenador / Dalvan Griebler - Integrante / Natasha Kerollin dos Santos Flores - Integrante / Lucas Sartori Piatnicki - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio Grande do Sul - Bolsa.
2013 - 2014

DSL-POPP: Uma Linguagem Específica de Domínio Voltada para Padrões de Programação Paralela, Descrição: Este projeto tem por finalidade colaborar no desenvolvimento da DSL-POPP. Esta é uma Linguagem Específica de Domínio para Programação Orientada a Padrões Paralelos, a qual oferece ao programador uma interface de alto nível. A principal contribuição é a avaliação do esforço e desempenho em diferentes aplicações sintéticas. Os resultados demonstraram que a DSL-POPP reduziu o esforço na paralelização de aplicações sem comprometer o desempenho.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Luiz Gustavo Leão Fernandes - Coordenador / Dalvan Griebler - Integrante / Vinicius Meirelles Pereira - Integrante / Estefani da Silva dos Santos - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio Grande do Sul - Bolsa.
2013 - 2014

Linguagem Específica de Domínio Voltada para Padrões de Programação Paralela, Descrição: Este projeto tem por finalidade colaborar na construção de uma interface de programação para arquiteturas multi-core. A referida interface é uma Linguagem Específica de Domínio (DSL) voltada para programação orientada a padrões paralelos. Seu principal objetivo é oferecer ao programador uma interface de alto nível para reduzir o esforço na paralelização de aplicações sem comprometer seu desempenho. A principal contribuição foi a criação de um programa de computador para auxiliar na avaliação de desempenho das aplicações paralelas e inclusão do padrão Pipeline.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Luiz Gustavo Leão Fernandes - Coordenador / Dalvan Griebler - Integrante / Daniel Centeno Einloft - Integrante / Thomaz Carvalho Leite Silveira - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.
2010 - 2014

GREEN-GRID: Computação de Alto Desempenho Sustentável, Descrição: A recente conscientização da importância do custo energético dos sistemas computacionais não condiz com a crescente demanda por recursos computacionais cada vez mais poderosos. Se de um lado diferentes segmentos da sociedade da informação necessitam de tratamento automatizado de seus processos, por outro, o aumento da frequência de relógio das CPUs está se tornando impossível devido ao custo de energia associado ao seu incremento. A solução que tem sido proposta pelos fabricantes é a introdução do paralelismo nas próprias CPUs (chips multi-cores, e em breve many-cores), bem como o uso de recursos computacionais voluntários (volunteer computing) ou agregados por meio de Grades Computacionais. Ambas soluções permitem maximizar a taxa de utilização dos seus recursos de hardware, aumentando assim a capacidade de processamento sem aumentar o custo energético. Este contexto de processamento consciente do custo energético está associado ao Green Computing, ou Computação Sustentável. O projeto reúne um grupo de trabalho em Computação Sustentável formado por quatro grupos de trabalho distribuídos em quatro Instituições de Ensino Superior do Estado do Rio Grande do Sul, a saber: a Universidade Federal do Rio Grande do Sul, a Universidade Federal de Pelotas, a Universidade Federal de Santa Maria e a Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul. Os parceiros propõem unir suas competências para a criação de uma infra-estrutura de Grade Computacional para Computação Sustentável, baseada na exploração de recursos sub-utilizados (e.g., laboratórios ociosos nos turnos noturnos) e em processadores multi-cores de baixo custo energético. As atenções da pesquisa estarão voltadas às questões relacionadas ao suporte de execução de aplicações sobre esta infra-estrutura, havendo também preocupação de desenvolvimento de ferramentas de apoio ao desenvolvimento de aplicações para esta infra-estrutura considerando o requisito de computação sustentada. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (10) / Mestrado acadêmico: (7) / Doutorado: (3) . , Integrantes: Luiz Gustavo Leão Fernandes - Integrante / Philippe Olivier Alexandre Navaux - Integrante / Nicolas Maillard - Integrante / Avelino Zorzo - Coordenador / Gérson Homrich Cavalheiro - Integrante / César A. F. De Rose - Integrante / Adenauer Correa Yamin - Integrante / Cláudio Fernando Resin Geyer - Integrante / Alexandre Carissimi - Integrante / Maurício Pilla - Integrante / Andréa Charão - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio Grande do Sul - Bolsa / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
2010 - 2012

Resolução de Sistemas Lineares Esparsos com Computação Verificada em Ambientes de Alto Desempenho, Descrição: A presente proposta de pesquisa está focada na utilização de técnicas de computação de alto desempenho para acelerar a resolução de Sistemas de Equações Lineares (SELAS) esparsos de grande porte que utilizem a Computação Verificada para garantir a correta representação numérica dos resultados obtidos. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (1) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Luiz Gustavo Leão Fernandes - Coordenador / Mariana Kolberg - Integrante / Cleber Roberto Milani - Integrante / Viviane Linck lara - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio Grande do Sul - Bolsa / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.
2010 - 2012

Computação de Alto Desempenho com Programação Híbrida para Aplicações Reais, Descrição: Diversas áreas do conhecimento apresentam cada vez mais aplicações que necessitam de respostas rápidas extraídas da computação de um grande volume de dados. Podem ser citadas como exemplo áreas como Meteorologia (previsão do tempo), Física (simulações com alta carga computacional), Bioinformática (data-mining de cadeia de proteínas), Computação Gráfica (representação de volumes tridimensionais), etc. O processamento paralelo aparece como alternativa viável para melhorar o desempenho de tais aplicações, fato este proporcionado pelo custo relativamente pequeno para a aquisição de um ambiente paralelo com poder computacional elevado. Este poder computacional aumenta significativamente na medida em que cresce a utilização de clusters de máquinas multiprocessadas (arquitetura híbrida). No entanto, a utilização de técnicas convencionais de programação paralela não é suficiente para que seja extraído todo poder de processamento deste tipo de arquitetura. Nesse cenário, este projeto justifica-se pela necessidade de investigação de novas metodologias para programação adequada de ambientes de alto desempenho híbridos, abrangendo práticas de programação, análise de características da aplicação alvo e formas de avaliar a qualidade da implementação híbrida. Com isto, pesquisadores de diversas áreas do conhecimento serão beneficiados, uma vez que pesquisar e conhecer todos estes aspectos trata-se de uma fase que, geralmente, despende tempo nas implementações.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (1) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Luiz Gustavo Leão Fernandes - Coordenador / Mateus Raeder - Integrante / Dalvan Jair Griebler - Integrante / Eduardo Baladão - Integrante., Financiador(es): Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul - Bolsa.
2008 - 2009

PROPRIO - Profiling for Optimized Parallel Ripping Orchestration, Descrição: O objetivo deste projeto é de investigar novas técnicas de otimização que permitam acelerar o processo de rasterização de documentos previamente renderizados através do desenvolvimento de estratégias para alocar um conjunto de RIPs baseada na análise do perfil de jobs com conteúdo PDF (Portable Document Format). As principais dificuldades estão relacionadas à identificação de uma estratégia para assegurar o processamento dos jobs tirando o máximo proveito da capacidade do ambiente de impressão distribuído através de políticas de escalonamento de jobs. É necessário ainda assegurar que a prioridade dos jobs seja mantida e que o Provedor de Serviços de Impressão tenha flexibilidade para submeter pequenos jobs durante o processamento de jobs maiores. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (4) . , Integrantes: Luiz Gustavo Leão Fernandes - Coordenador / Thiago Tasca Nunes - Integrante / Fabio Giannetti - Integrante / Mariana Kolberg - Integrante / Alexis Cabeda - Integrante / Rafael Nemetz - Integrante / Carolina Marques Fonseca - Integrante / Maiquel Breitenbach - Integrante., Financiador(es): Hewllet Packard - Cooperação., Número de produções C, T & A: 6
2008 - 2009

HPVC - High Performance Verified Computing, Descrição: Em problemas científicos e tecnológicos, a confiabilidade vem se tornando um requisito cada vez mais importante. Exemplos extremamente simples mostram que, devido à representação finita dos números, os resultados numéricos usando aritmética tradicional de ponto-flutuante podem estar completamente errados. A matemática intervalar permite a captura de incertezas na modelagem e formulação dos problemas, na estimativa dos parâmetros, em operações de arredondamento e na interpretação de modelos. Na resolução de sistemas de equações lineares, o controle sobre o erro gerado na computação apresenta-se como um requisito indispensável para obtenção de resultados corretos da solução dos problemas. A construção de solvers para tratamento de matrizes esparsas e de grande porte, representando um conjunto de equações lineares, utilizando computação verificada em ambientes de alto desempenho permite a resolução de problemas advindos das mais diferentes áreas do conhecimento, e que ainda necessitam alto poder de processamento e alta acurácia em seus resultados. Desta forma, a computação de alto desempenho juntamente com a verificação automática dos resultados apresenta-se como uma ferramenta chave para aplicações críticas oriundas de campos como a tecnologia espacial, bioinformática, engenharia automotiva ou validação de plantas nucleares sem experimentos físicos reais. Com intuito de tratar não somente problemas acadêmicos longe das restrições impostas pelas necessidades industriais, softwares de alta confiabilidade e eficiência devem ser desenvolvidos para arquiteturas paralelas. O principal resultado científico almejado, após a execução deste projeto, está focado em uma metodologia que possibilite a resolução de sistemas de equações lineares esparsos de grande porte com computação verificada em plataformas de alto desempenho. Esta metodologia representará uma ferramenta importante para pesquisadores de diferentes áreas científicas.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) Doutorado: (3) . , Integrantes: Luiz Gustavo Leão Fernandes - Coordenador / Mateus Raeder - Integrante / Mariana Kolberg - Integrante / Dalcidio Claudio - Integrante / Gerd Bohlender - Integrante / Rudi Klatte - Integrante / Vincent Heuveline - Integrante / Walter Krämer - Integrante / Markus Richter - Integrante / Cleber Roberto Milani - Integrante., Financiador(es): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 4
2007 - 2007

FOP/MAUI - Alto Desempenho na Composição de Layouts para Impressão de Dados Variáveis, Descrição: Este projeto pretende investigar a utilização de técnicas de alto desempenho para acelerar o processo de composição de layouts para impressão de dados variáveis. O maior desafio da pesquisa proposta neste projeto é conseguir produzir uma ferramenta auto-configurável capaz de identificar o melhor ambiente para renderização de um documento em função de suas características descritas no seu formato. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (2) . , Integrantes: Luiz Gustavo Leão Fernandes - Coordenador / Thiago Tasca Nunes - Integrante / Mateus Raeder - Integrante / Rafael Nemetz - Integrante., Financiador(es): Hewllet Packard - Cooperação., Número de produções C, T & A: 4
2006 - 2006

ADR-VDP - Técnicas de Alto Desempenho para a Renderização de Documentos XSL-FO para VDP, Descrição: O principal objetivo deste projeto está diretamente relacionado à criação de uma ferramenta robusta, portável, escalável e com boa usabilidade para a renderização em paralelo de documentos VDP em ambientes de impressão industrial, (i.e., ambientes que precisem de alta vazão na renderização de documentos). A utilização de técnicas de construção de programas de alto desempenho dentro do contexto da área de Engenharia de Documentos pode ser considerada um segundo aspecto inovador desta pesquisa. O maior desafio da pesquisa proposta neste projeto é conseguir conduzir o processo de refinamento e investigação das otimizações a serem feitas na ferramenta FOP paralela de forma eficiente para que a mesma resulte em um produto concluído, testado e com desempenho satisfatório. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Luiz Gustavo Leão Fernandes - Coordenador / Lucas Janssen Baldo - Integrante / Thiago Tasca Nunes - Integrante / Márcio Bastos Castro - Integrante., Financiador(es): Hewllet Packard - Cooperação., Número de produções C, T & A: 3
2005 - 2006

GerpavGrid- Sistema Distribuído de Apoio a Investimentos de Conservação e Manutenção dos Pavimentos das Vias Públicas, Descrição: A Secretaria Municipal de Obras e Viação (SMOV), através da Supervisão de Conservação e Vias Urbanas, órgão responsável pela conservação e manutenção das vias públicas da cidade, tem se deparado nos últimos anos com a crescente necessidade de metodologias e sistemas gerenciais atualizados para o desempenho eficiente das suas funções institucionais. Tal fato decorre, por exemplo, da grande expansão das demandas de serviços, conseqüência da expansão urbana acelerada, e das próprias soluções adotadas para responder a tal expansão, como é o caso, por exemplo, da maior utilização de revestimentos asfálticos. Por outro lado, ocorre ao mesmo tempo uma forte retração do poder público, às voltas com enormes restrições orçamentárias, e com cobranças cada vez mais acentuadas da sociedade por maior eficiência na indicação quanto às opções para utilização dos recursos públicos. Neste contexto, surgiu a demanda por um sistema que acompanhasse e fiscalizasse a utilização dos recursos públicos no que se refere ao controle da malha viária urbana. O sistema alvo deste projeto tem uma alta demanda computacional por efetuar cálculos de indicadores de conservação sobre parte da extensão do eixo de um logradouro, denominado arco. O arco é caracterizado como o trecho entre dois pontos de mudança de característica, interrupção ou partição de um logradouro. Existem, aproximadamente, 32 mil arcos cadastrados em Porto Alegre. Além disto, diversas simulações podem ser feitas projetando as condições destes arcos ao longo do tempo (variando a evolução do fluxo de veículos, fatores climáticos, etc.) de forma a permitir um aporte de recursos de forma mais eficiente. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Luiz Gustavo Leão Fernandes - Integrante / Walfredo Cirne - Integrante / César A. F. De Rose - Coordenador., Financiador(es): Financiadora de Estudos e Projetos - Auxílio financeiro.
2005 - 2005

SDE-FED - Simulação da Dinâmica de Elétrons em um Dispositivo FED Utilizando o Método de Elementos de Contorno, Descrição: Este projeto visa o desenvolvimento de um software de alto desempenho para simulação da dinâmica de elétrons em dispositivos FED que seja robusto e que forneça principalmente dados em uma boa concordância com os resultados experimentais obtidos. O principal objetivo é permitir o entendimento de características desejáveis para o dispositivo final auxiliando na modelagem de novas geometrias para a construção destes dispositivos. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) . , Integrantes: Luiz Gustavo Leão Fernandes - Coordenador / Marcelo Thielo - Integrante / Márcio Ronaldo Soares - Integrante., Financiador(es): Hewllet Packard - Cooperação., Número de produções C, T & A: 3
2003 - 2006

CAP - Centro de Pesquisa e Desenvolvimento de Aplicações Paralelas, Descrição: The Research and Development Center of Parallel Applications (CAP - PUCRS/HP Brazil) is dedicated to the study of high performance computing techniques and methodologies applied on the development of solutions for computational intensive applications. The CAP project has two main research lines: (a) support techniques for parallel programs design and (b) development of high performance applications for distributed memory architectures. (a) Support techniques for the design of parallel programs are not directly related to the parallel solution of a given problem, but they offer alternatives to simplify and optimize the process of developing parallel programs. In this scenario, the CAP team is interested in research topics like: (i) Analytical modeling of parallel programs using Stochastic Automata Networks (SAN); (ii) Formal verification of parallel and distributed programs properties using Objects-Based Graph Grammars (GGBO); (iii) Load-balancing algorithms for dynamic irregular applications over distributed memory platforms; (iv) Structural test methodologies for parallel programs. (b) The development of parallel applications for different categories of distributed memory architectures, such as heterogeneous clusters or computational grids, is another major research line of the CAP team. Our focus is the development of new high performance algorithms and/or programs for scientific or industrial problems using the message passing programming paradigm. Recently, the CAP group has been working on parallel solutions for the following applications: (i) Documents rendering tool for high speed printers (FOP - Formatting Objects Processor); (ii) Visualization of medical data for image-based diagnosis; (iii) Simulation of electrons trajectory on Field Emission Displays. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (4) / Mestrado acadêmico: (4) . , Integrantes: Luiz Gustavo Leão Fernandes - Coordenador / Lucas Janssen Baldo - Integrante / Pedro Antônio M. de Campos Velho - Integrante / Gustavo da Silva Serra - Integrante / Thiago Tasca Nunes - Integrante / Mateus Raeder - Integrante / Márcio Bastos Castro - Integrante / Fabio Pasini - Integrante / Odorico Mendizabal - Integrante., Financiador(es): Hewllet Packard - Cooperação., Número de produções C, T & A: 20
2003 - 2005

PAGE - Porto Alegre e Grenoble, Descrição: This project congregates the joint efforts of researches of two major centers Porto Alegre and GrenoblE (PAGE) in the areas of Parallel Processing. The main topics of interest are concentrated in: 1. Implementation of parallel packages, e.g. Athapascan; 2. Development of software tools to aid the parallel programing, e.g. Pajé; 3. Development of modelling tools for parallel systems, e.g. PEPS;. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Luiz Gustavo Leão Fernandes - Integrante / Nicolas Maillard - Integrante / Paulo Fernandes - Integrante / Cláudio Fernando Resin Geyer - Integrante / Philippe Navaux - Coordenador., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

Prêmios

2023

Segunda melhor Tese de Doutorado - Orientador (Aluno: Adriano Marques Garcia), Concurso de Teses e Dissertações do Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho (WSCAD).

2023

Segunda melhor Dissertação de Mestrado - Coorientador (Aluno: Renato B. Hoffmann), Concurso de Teses e Dissertações do Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho (WSCAD).

2023

Artigo selecionado como Future Generation Computer Systems? honorable mention, FGCS/Elsevier Publisher.

2022

Segunda melhor Tese de Doutorado - Orientador (Aluno: Adriano Vogel), Concurso de Teses e Dissertações do Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho (WSCAD).

2021

Melhor artigo de estudante (alunos: Junior Löff e Renato B. Hoffmann), SBLP 2021 - Brazilian Symposium on Programming Languages, Sociedade Brasileira de Computação (SB.

2021

Segundo melhor trabalho da 40ª edição do Concurso de Trabalhos de Iniciação Científica (CTIC) - Orientador (Aluno: Junior Löff), Sociedade Brasileira de Computação (SBC).

2020

Melhor artigo, International Conference on Computational Science and Applications (ICCSA 2020).

2018

Melhor Dissertação de Mestrado - Orientador (Aluno: Adriano José Vogel), Concurso de Teses e Dissertações do Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho (WSCAD).

2016

Segunda melhor Tese de Doutorado - Orientador (Aluno: Dalvan Griebler), Concurso de Teses e Dissertações do Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho (WSCAD).

2016

Terceira melhor Dissertação de Mestrado - Orientador (Auno: Cleverson Lopes Ledur), Concurso de Teses e Dissertações do Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho (WSCAD).

2009

Segundo melhor artigo, "High Performance Applications on Hierarchical Shared Memory Multiprocessors", Colóquio em Informática: Brasil / INRIA, Cooperações, Avanços e Desafios (Colibri) - CSBC.

2009

Artigo selecionado entre os quatro melhores, "Job Profiling in High Performance Printing", 9th ACM Symposium on Document Engineering (ACM DOCENG).

Histórico profissional

Endereço profissional

Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Faculdade de Informática, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação. , Av. Ipiranga, 6681 - PPGCC - Prédio 32 - Sala 619, Partenon, 90619-900 - Porto Alegre, RS - Brasil, Telefone: (51) 33203611, Ramal: 8619, Fax: (51) 33203621, URL da Homepage:

Experiência profissional

2005 - Atual

Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul

Vínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: Professor Adjunto, Carga horária: 40

1994 - 2005

Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul

Vínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: Professor Auxiliar, Carga horária: 20

Outras informações:
Afastamento para doutorado no exterior no período de agosto de 1997 a dezembro de 2001

Atividades

12/2021
Direção e administração, Pró-Reitoria de Pesquisa e Pós-Graduação (PROPESQ).,Cargo ou função, Diretor de Pós-Graduação.
03/2016
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Pós-Graduação,Disciplinas ministradas, Alto Desempenho para Aplicações de Big Data, Programação Paralela, Programação Paralela Estruturada, Programação Paralela Heterogênea, Seminários Integrados, Tópicos Especiais em Processamento Paralelo e Distribuído I
01/2015
Pesquisa e desenvolvimento, Escola Politécnica, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação.,Linhas de pesquisa
01/2005
Pesquisa e desenvolvimento, Escola Politécnica, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação.,Linhas de pesquisa
03/2002
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, Arquitetura de Computadores II, Linguagens Formais e Autômatos, Paradigmas de Linguagens de Programação I, Sistemas Operacionais Distribuídos, Trabalho de Conclusão II, Trabalho de Conlusão I
07/2019 - 11/2021
Direção e administração, Pró-Reitoria de Pesquisa e Pós-Graduação (PROPESQ).,Cargo ou função, Coordenador de Programas Stricto Sensu.
05/2013 - 06/2019
Direção e administração, Escola Politécnica, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação.,Cargo ou função, Coordenador do Programa de Pós Graduação em Ciência da Computação.
03/2018 - 02/2019
Conselhos, Comissões e Consultoria, Escola Politécnica.,Cargo ou função, Membro do Colegiado da Escola Politécnica.
03/2002 - 02/2018
Ensino, Engenharia da Computação, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, Introdução à Engenharia da Computação, Laboratório de Programação I, Programação para Engenharia A, Programação Paralela e Distribuída, Trabalho de Conclusão
09/2013 - 12/2017
Conselhos, Comissões e Consultoria, Faculdade de Informática.,Cargo ou função, Membro do Núcleo Docente Estruturante (NDE) do curso de Ciência da Computação.
05/2013 - 12/2017
Conselhos, Comissões e Consultoria, Faculdade de Informática.,Cargo ou função, Membro do Colegiado da Faculdade de Informática (FACIN).
03/2005 - 12/2015
Ensino, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Nível: Pós-Graduação,Disciplinas ministradas, Processamento Paralelo e Distribuído, Programação Distribuída, Sistemas Distribuídos, Programação Paralela
03/2012 - 02/2014
Conselhos, Comissões e Consultoria, Faculdade de Informática.,Cargo ou função, Membro da Comissão Científica da Faculdade de Informática.
04/2011 - 03/2012
Conselhos, Comissões e Consultoria, Faculdade de Informática.,Cargo ou função, Coordenador da Comissão Científica da FACIN.
03/2010 - 02/2012
Conselhos, Comissões e Consultoria, Faculdade de Informática, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação.,Cargo ou função, Membro da Comissão Coordenadora do PPGCC.
01/2010 - 03/2011
Conselhos, Comissões e Consultoria, Faculdade de Informática.,Cargo ou função, Membro da Comissão Científica da Faculdade de Informática.
03/2007 - 02/2009
Conselhos, Comissões e Consultoria, Faculdade de Informática, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação.,Cargo ou função, Membro da Comissão Coordenadora do PPGCC.
03/2005 - 02/2009
Ensino, Sistemas de Informação, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, Sistemas Operacionais, Estágio Profissional
03/2008 - 12/2008
Conselhos, Comissões e Consultoria, Faculdade de Informática.,Cargo ou função, Membro do Colegiado do Curso de Ciência da Computação.
03/2005 - 07/2005
Ensino, Educação Física, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, Atividade Física e Tecnologia
03/2003 - 02/2005
Ensino, Pedagogia Multimeios, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, Redes Informatizadas para Comunicação e Informação
06/2002 - 12/2003
Conselhos, Comissões e Consultoria, Faculdade de Informática.,Cargo ou função, Membro da Comissão de Implantação do Planejamento Estratégico na FACIN.
03/2002 - 07/2002
Ensino, Enfermagem, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, Enfermagem e Sistemas de Informação
08/1994 - 07/1997
Ensino, Informática, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, Arquitetura de Computadores I, Computação Básica e Programação, Introdução à Microinformática, Programação de Sistemas de Computação, Sistemas Operacionais

2018 - Atual

Sociedade Educacional Três de Maio

Vínculo: Colaborador, Enquadramento Funcional: Participante de projeto de pesquisa

1995 - 1996

Universidade Federal do Rio Grande do Sul

Vínculo: Bolsista projeto CNPq/PROTEM, Enquadramento Funcional: Pesquisador DTI, Carga horária: 30

1989 - 1992

Universidade Federal do Rio Grande do Sul

Vínculo: Bolsista Iniciação Científica, Enquadramento Funcional: Auxiliar de Pesquisa, Carga horária: 20