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O
Orosa, L., and J. M. Lourenço, "Hardware Approach for Detecting, Exposing and Tolerating High Level Atomicity Violations", Proceedings of Joint Euro-TM/MEDIAN Workshop on Dependable Multicore and Transactional Memory Systems, Vienna, Austria, jan, 2014. Abstractdmtm-2014-lorosa.pdf

In this paper we address a solution for detecting and tolerating one of the most typical concurrency bugs: atomicity violations. More specifically, we address High-Level Atomicity Violations (HLAV). High-level atomicity violations result from the misspecification of the scope of an atomic block, by splitting it in two or more atomic blocks which may be interleaved with other atomic blocks. Figure 1 shows an example of this type of atomicity violation. The intuitive idea behind HLAV is that if two shared data items (e.g., memory locations) were both accessed inside an atomic block, they are interrelated and probably the programmer intention is that there shall be no interleavings between these two accesses. Therefore, if (in the same program) this two addresses are accessed separately in different atomic blocks, an unfortunate interleaving may cause an atomicity violation.

Oliveira, L. P., and J. M. Lourenço, "Aceleração de Computações Científicas com Processadores Heterogéneos", InForum 2011: Proceedings of InForum Simpósio de Informática, Coimbra, Universidade do Coimbra, 2011. Abstractinforum-pitxyoki.pdf

Actualmente o mercado residencial de computadores inclui não só multiprocessadores com diversos núcleos (CPUs) como também placas gráficas (GPUs) cuja capacidade de processamento tem evoluído a um ritmo exponencial. Este poder computacional pode ser utilizado para outros fins para além do processamento gráfico, tal como o processamento de algoritmos comuns em computação científica. Neste artigo é apresentada, discutida e avaliada a framework Cheetah, uma framework que distribui programas computacionalmente exigentes sobre uma rede de CPUs e GPUs. Um programador que utilize a Cheetah apenas necessita de especificar o seu programa como um conjunto de kernels OpenCL, relegando para a framework a distribuição destes pelas unidades de processamento disponíveis. O programa pode assim escalar à medida que são adicionados novos recursos computacionais, sem quaisquer esforços adicionais de adaptação ou recompilação. Os testes realizados demonstraram a capacidade de a framework providenciar aceleracçõs até duas ordens de grandeza com um esforço de desenvolvimento reduzido, mesmo quando na presença de recursos computacionais limitados.