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​SS3 - Sessão Especial 3: Algoritmos Paralelos em CPU & GPU em Pesquisa Operacional
Coordenadores: Igor Machado Coelho (UERJ) - igor.machado@gmail.com, Cristiana Bentes (UERJ) - cristianabentes@gmail.com

O surgimento de novas formas de computação tem impactado diversos setores industriais, trazendo novas oportunidades e desafios.


Dentre as tecnologias emergentes como aceleradores e co--processadores, as Graphics Processing Units (GPUs) despontam como um hardware de computação de baixo custo energético e alto poder de processamento paralelo. Com milhares de núcleos de processamento e operando sobre um paradigma de computação focado nos dados, a integração de GPUs e CPUs tem possibilitado uma nova era de processamento da informação e resolução de problemas.


A demanda por algoritmos especializados capazes de explorar os recursos de ambas arquiteturas tem mobilizado grupos de pesquisa do mundo todo, ao mesmo tempo em que diversos algoritmos tradicionais de busca e otimização permanecem restritos ao uso de um único núcleo de processamento.


O objetivo desta Sessão Especial é receber trabalhos inovadores no campo da P.O., incluindo soluções práticas de CPU&GPU para a indústria, e também abordar novas possibilidades para lidar com problemas de alto custo computacional. Pretendemos discutir soluções paralelas para a área de P.O. que utilizam novas arquiteturas de alto desempenho, como aceleradores e co--processadores baseados em GPUs e FPGAs, processadores altamente paralelos como Xeon Phi, ou soluções de baixo consumo energético com arquitetura ARM.


Esta chamada convida o envio de trabalhos relacionados aos seguintes temas (não exclusivamente)


● Algoritmos de busca local e estruturas de dados eficientes para arquiteturas de alto desempenho;
● Arquiteturas emergentes aplicadas a problemas de P.O.;
● Paralelização de metaheurísticas em ambientes heterogêneos;
● Soluções paralelas para algoritmos exatos em P.O.;
● Estruturas de vizinhança e heurísticas de exploração para aceleradores/co-processadores;
● Problemas de roteamento, corte, localização, empacotamento, atribuição, timetabling,em arquiteturas de alto desempenho;
● Previsão, mineração de dados e aprendizado de máquina paralelos para problemas de P.O.;
● Análise de algoritmos paralelos, profiling e limites práticos para arquiteturas de alto desempenho em P.O.

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