La red se estructura en ocho grupos de trabajo temáticos. Cada uno de ellos se centra en un aspecto concreto de la investigación en sistemas paralelos heterogéneos. Sin embargo, las soluciones de programación para los sistemas que se plantean como objetivo implican la interacción y transferencia de conocimiento entre estas áreas temáticas, creando una red capaz de coordinar a todos los agentes implicados.
Cada uno de estos grupos de trabajo será coordinado por un responsable de un grupo de investigación concreto. En las actividades del grupo de trabajo participan no sólo miembros del grupo de investigación del responsable, sino de otras entidades, creando una organización transversal que fomenta la interacción y sinergias entre múltiples entidades participantes en la red.
WG1. Modelos y herramientas para programación, depuración y análisis de
rendimiento en sistemas paralelos
- Responsable: Francisco Almeida Rodríguez – Grupo de Computación de Altas Prestaciones, Universidad de La Laguna.
- Objetivos: Las nuevas arquitecturas paralelas heterogéneas plantean retos específicos en cuanto a su
programación. Es deseable generar nuevos modelos y herramientas que permitan al usuario una visión homogénea del sistema, simplificando las fases del ciclo de vida del software para estos sistemas, y mejorando la portabilidad. Para ello es necesario investigar en nuevas técnicas de compilación, ejecución, y sistemas de despliegue basados en modelos analíticos de rendimiento, y en la sintonización en tiempo de ejecución. Estas técnicas tienen que tener en cuenta no sólo la variabilidad de los dispositivos, sino la jerarquización en sistemas con múltiples nodos.
WG2. Planificación y equilibrado de carga
- Responsable: Rafael Asenjo Plaza Grupo – Parallel Programming Models and Compilers (PPMC), Universidad de Málaga.
- Objetivos: La asignación automática de tareas a los elementos de proceso y la planificación temporal (ordenación) de su ejecución son cuestiones críticas para conseguir un alto rendimiento en un sistema heterogéneo. Las soluciones propuestas deben acomodarse a los cambios dinámicos en el sistema, creación y asignación dinámica de procesos e hilos, así como proveer mecanismos de tolerancia ante los fallos que puedan suceder durante la ejecución de una aplicación. Este tipo de tareas es crítico por ejemplo en aplicaciones orientadas a procesado de grandes cantidades de información (aplicaciones Big Data).
WG3. Optimizaciones para aceleradores y plataformas no convencionales
- Responsable: Gracia Ester Martín Garzón – Grupo de Investigación Supercomputación-Algoritmos (SAL), Universidad de Almería
- Objetivos: Los aceleradores hardware son sistemas de computo que se acoplan al procesador central de forma que es posible lanzar tareas de trabajo especializado en ellos. Esto incluye sistemas masivamente paralelos, como los dispositivos gráficos utilizados para computo de propósito general (GP-GPU), sistemas multicore especializados (por ejemplo el Intel Xeon Phi), dispositivos reconfigurables (como las FPGAs), u otros dispositivos con especializaciones de lo más diverso. El aprovechamiento de los recursos de estos dispositivos exige adaptaciones del código y optimizaciones específicas. El objetivo de este grupo es encontrar mecanismos sistemáticos o automáticos para lograr dichas optimizaciones y poder integrar códigos para diferentes tipos de aceleradores con el código que se ejecuta en el procesador central.
WG4. Aplicaciones de alto rendimiento y escalabilidad
- Responsable: Fernando Guirado Fernández - Grupo de Computación Distribuida, Universidad de Lleida
- Objetivos: Las aplicaciones de alto rendimiento (HPC) están orientadas a resolver problemas de alto coste computacional explotando los mejores recursos disponibles. La entrada de la heterogeneidad en las grandes infraestructuras de computo exige nuevas soluciones para conseguir la explotación eficiente de los dispositivos y mantener la alta escalabilidad necesaria. Se plantea el estudio de nuevas soluciones a nivel algorítmico, de diseño y de soluciones de implementación para diferentes tipos de aplicaciones (Algebra lineal, procesado de señal, Bio-Informática, Genómica, Big Data, meteorología y control medioambiental, etc.). Se plantea también el estudio de nuevas librerías y herramientas de dominio específico, especializadas para el uso transparente de sistemas heterogéneos.
WG5. Aplicaciones y herramientas para grid y cloud computing
- Responsable: Antonio Francisco Díaz García - Grupo de Circuitos y Sistemas de Procesamiento de la Información, Universidad de Granada.
- Objetivos: Este grupo se centra en la explotación de recursos Grid o Cloud para ultraescalabilidad. Este concepto se asocia con técnicas específicas para la interacción entre sistemas remotos, y la explotación de computación descentralizada. Se estudian problemas relacionados con la gestión de la infraestructura (estándares e interfases, federación de plataformas), la configuración, despliegue y monitorización de aplicaciones en sistemas dinámicos, la tolerancia a fallos, problemas relacionados con los sistemas de almacenamiento distribuídos y remotos, etc. Muchos de estos problemas se estudiaran con especial atención en problemas relacionados con BigData.
WG6. Aplicaciones sobre plataformas móviles
- Responsable: Diego Llanos Ferraris – Grupo MOBIVAP, Universidad de Valladolid
- Objetivos: El uso de plataformas móviles con capacidades de interconexión dinámica (teléfonos, tabletas, sensores, etc.) introduce nuevas posibilidades y retos en el desarrollo de aplicaciones paralelas o de alto rendimiento. Se estudiarán problemas de computación paralela pervasiva, de comunicación entre plataformas, explotación de información en redes de sensores, y problemas de desarrollo de aplicaciones de alto rendimiento sobre plataformas móviles.
WG7. Eficiencia energética en sistemas heterogéneos
- Responsable: Enrique S. Quintana Ortí – Grupo HPC&A (High Performance Computing & Architectures), Universidad Jaume I de Castellón.
- Objetivos: Mientras que el foco tradicional de las aplicaciones paralelas ha sido el rendimiento, este grupo se centra en la nueva necesidad de eficiencia energética. El objetivo fundamental de este grupo es reevaluar las técnicas y soluciones conocidas, y proponer nuevas soluciones, en el ámbito de la programación, compilación, planificación y optimización de aplicaciones paralelas para sistemas heterogéneos y aceleradores, teniendo en cuenta el balance entre rendimiento y coste energético. Esto requiere nuevos modelos analíticos de coste y nuevos sistemas de monitorización.
WG8. Tolerancia a fallos y resiliencia en HPC
- Responsable: Dolores Isabel Rexachs del Rosario – Grupo HPC4EAS (High Performance Computing for Efficient Applications and Simulation), Departamento de Arquitectura de Computadores y Sistemas Operativos de la Universidad Autónoma de Barcelona.
- Objetivos: La tolerancia a fallos es la que permite a un sistema continuar funcionando en caso de fallo de algunos de sus componentes. En los diseños que incorporan esta propiedad, la calidad del servicio se degrada progresivamente, a medida que los fallos se acumulan, frente a la caída total del servicio que puede acontecer en sistemas que no incorporan estas consideraciones. En el caso de HPC, donde los voltajes de funcionamiento continúan bajándose para reducir el consumo, y la integración es cada vez mayor, se hace necesario considerar cuestiones de tolerancia a fallos para aumentar la calidad y eficiencia del servicio. El objetivo de este grupo de trabajo es evaluar soluciones existentes y proponer nuevas soluciones para su aplicación en los sistemas paralelos y de alto rendimiento.
Los participantes de cada grupo de trabajo por institución son los indicados en la siguiente tabla:
| Institución | WG1 | WG2 | WG3 | WG4 | WG5 | WG6 | WG7 | WG8 | Total |
| CESGA | 1 | 1 | 1 | 1 | 2 | 0 | 2 | 2 | 10 |
| CETA-CIEMAT | 1 | 2 | 1 | 2 | 2 | 2 | 2 | 0 | 12 |
| Codeplay | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 |
| Univ. Complutense de Madrid | 0 | 5 | 6 | 0 | 0 | 0 | 4 | 0 | 15 |
| Univ. Pontificia de Salamanca | 0 | 1 | 1 | 0 | 0 | 2 | 0 | 0 | 4 |
| Univ. Autónoma de Barcelona | 4 | 0 | 8 | 7 | 0 | 0 | 0 | 8 | 27 |
| Univ. Carlos III de Madrid | 1 | 1 | 0 | 15 | 0 | 0 | 1 | 0 | 18 |
| Univ. de Castilla la Mancha (Grupo RAAP) | 0 | 0 | 5 | 0 | 4 | 1 | 4 | 0 | 14 |
| Unic. de Castilla la Mancha (Grupo RETICS) | 0 | 0 | 1 | 1 | 0 | 0 | 1 | 0 | 3 |
| Univ. de Alicante (Grupo CAPYP) | 0 | 0 | 0 | 5 | 0 | 0 | 0 | 0 | 5 |
| Univ. de Alicante (Grupo GHPO) | 0 | 0 | 0 | 2 | 0 | 0 | 0 | 0 | 2 |
| Univ. de Almería | 1 | 4 | 3 | 5 | 1 | 3 | 0 | 0 | 17 |
| Univ. de Cantabria | 0 | 11 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 11 |
| Univ. de A Coruña | 3 | 0 | 5 | 0 | 10 | 0 | 1 | 4 | 23 |
| Univ. de Extremadura | 1 | 1 | 5 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 8 |
| Univ. de Granada | 0 | 0 | 3 | 1 | 3 | 0 | 1 | 1 | 8 |
| Univ. Jaume I de Castellón | 0 | 0 | 1 | 1 | 0 | 1 | 4 | 2 | 9 |
| Univ. de La Laguna | 3 | 0 | 0 | 0 | 0 | 2 | 3 | 0 | 8 |
| Univ. de Las Palmas de Gran Canaria | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 2 | 2 |
| Univ. de Lleida | 0 | 0 | 0 | 11 | 0 | 0 | 0 | 0 | 11 |
| Univ. de Málaga | 0 | 6 | 1 | 0 | 0 | 2 | 0 | 0 | 9 |
| Univ. Católica de Murcia | 0 | 0 | 1 | 5 | 0 | 0 | 1 | 2 | 9 |
| Univ. de Murcia, Univ. Miguel Hernández de Elche y Politécnica de Cartagena (Grupo PCGUM) | 7 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 7 |
| Univ. de Murcia (Grupo GACOP) | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 2 | 0 | 3 |
| Univ. de Oviedo | 0 | 0 | 2 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | 5 |
| Univ. de Santiago de Compostela | 8 | 0 | 7 | 0 | 7 | 0 | 0 | 0 | 22 |
| Univ. de Valencia | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 5 | 0 | 0 | 5 |
| Univ. de Valladolid | 4 | 0 | 1 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 6 |
| Unic. Politécnica de Valencia | 0 | 0 | 0 | 4 | 0 | 0 | 1 | 0 | 5 |
| Totales | 35 | 32 | 53 | 62 | 30 | 20 | 27 | 21 | 279 |
De los anteriores, la cantidad de doctores es la siguiente:
| Total | Doctores | |
| WG1 | 35 | 23 |
| WG2 | 32 | 17 |
| WG3 | 53 | 36 |
| WG4 | 62 | 36 |
| WG5 | 30 | 17 |
| WG6 | 20 | 13 |
| WG7 | 27 | 21 |
| WG8 | 21 | 21 |