Banca de QUALIFICAÇÃO: ELISA GABRIELA MACHADO DE LUCENA

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : ELISA GABRIELA MACHADO DE LUCENA
DATA : 20/02/2026
HORA: 14:00
LOCAL: Sala de reuniões DCA
TÍTULO:

Estudo de Modelos de Aprendizado de Máquina para Aceleração da Análise de Escalabilidade no PaScal Suite

PALAVRAS-CHAVES:

Análise de Escalabilidade, Computação de Alto Desempenho, Aprendizado de Máquina

PÁGINAS: 38
RESUMO:

A análise de desempenho e escalabilidade de aplicações paralelas é uma etapa fundamental no desenvolvimento de software para computação de alto desempenho, porém demanda múltiplas execuções, resultando em alto custo computacional, energético e de tempo. Nesse contexto, este trabalho propõe dois modelos de aprendizado de máquina para apoiar a análise de escalabilidade, integrando o modelo preditivo ao PaScal Analyzer.
A proposta consiste na utilização de modelos de regressão treinados de forma adaptativa a partir de medições reais, realizadas durante a execução de aplicações paralelas. O fluxo de trabalho é baseado em validação cruzada, permitindo avaliar a qualidade das medições coletadas e selecionar automaticamente os hiperparâmetros dos modelos antes de seu treinamento final. Com isso, espera-se estimar o tempo de execução de configurações não medidas, reduzindo o tempo de espera para analisar a escalabilidade do programa. Foram realizados experimentos iniciais em um ambiente de computação de alto desempenho, que permitiram validar a integração da infraestrutura experimental. Os resultados obtidos nesta etapa indicam a viabilidade da abordagem proposta, servindo como base para análises comparativas mais aprofundadas entre os modelos adotados e para a ampliação dos cenários experimentais.

MEMBROS DA BANCA:
Interno - 2885532 - IVANOVITCH MEDEIROS DANTAS DA SILVA
Interno - 1153006 - LUIZ AFFONSO HENDERSON GUEDES DE OLIVEIRA
Interno - 1673543 - SAMUEL XAVIER DE SOUZA