As comunidades industrial e académica têm mostrado um interesse crescente em maximizar e otimizar a utilização dos recursos computacionais através do desenvolvimento e utilização de sistemas paralelos, distribuídos e de larga escala. Assim, a motivação para uma sessão na área da Computação Paralela, Distribuída e de Larga Escala (CPDLA) advém naturalmente da importância crescente que esta área assume nos vários setores da sociedade.
A computação paralela e os sistemas distribuídos são áreas clássicas da Informática, contando com décadas de eventos e de publicações científicas. Esta área envolve um conjunto relevante e alargado de temas, como o uso de processadores gráficos para computação geral; os sistemas de bases de dados de elevado desempenho; os sistemas distribuídos de grande escala suportados por diferentes tipos de nuvens computacionais, proporcionando sinergias e colaborações entre a comunidade científica e a indústria nacional e internacional. O estudo destes temas é apoiado e patrocinado por entidades internacionais como a ACM, IEEE, USENIX e IFIP.
Esta sessão de CPDLA pretende reunir num mesmo fórum de discussão todos aqueles que em Portugal desenvolvem trabalho nesta área, seja este de índole científica, técnica, ou de transferência de tecnologia proveniente tanto da comunidade académica como do tecido empresarial. Procuramos a submissão de artigos (em português ou inglês) na área da Computação Paralela, Distribuída e de Larga Escala no seu sentido lato, sendo ilustrada, de forma não exaustiva, pela lista de tópicos de interesse desta sessão.
Tópicos de Interesse
- Sistemas Entre-Pares e Computação na Periferia da Rede
- Arquiteturas, Middleware, Runtimes e Aplicações de Alto Desempenho
- Sistemas Robustos, Replicados e Geo-Distribuídos
- Computação Escalável e de Alto Desempenho
- Grid, Utility e Cloud Computing
- Computação Autonómica
- Computação Paralela com Aceleradores (GPGPU, FPGA)
- Aplicações de Grande Escala e Big Data
- Suporte e Gestão de Hardware Inovador (e.g., Memórias Persistentes, Processor in Memory, HTM)
- Segurança e Privacidade