Book of abstracts of the 5th Symposium on Mesozoic and Decapod Crustaceans

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Despite more than a century of collecting, resulting in one of the best-studied vertebrate fossil records anywhere in the world, the Upper Jurassic Morrison Formation has produced surprisingly few examples of dinosaur eggs associated with embryonic remains. Even more puzzling, none of these seem to pertain to the theropod Allosaurus, one of the most common and best-understood dinosaur taxa in the formation. Here we report on a dinosaur nest site that has produced both abundant prismatoolithid eggshell and embryonic (or perinatal) bones of Allosaurus from Fox Mesa, Wyoming. This represents the first such discovery for any theropod in the Jurassic of North America. The nest is heavily weathered but contains a few ellipsoid eggshell clusters that suggest an egg size of about 8 x 6.5 cm. Study of the eggshell morphology and microstructure confirms that a single egg type is present throughout, which is indistinguishable from Prismatoolithus coloradensis. All of the identifiable embryonic materials pertain to theropods, and two premaxillae specimens show the five alveoli diagnostic for Allosaurus among Morrison theropods. This confirms the theropod origin of Prismatoolithus eggs and implicates Allosaurus as the specific Morrison parent taxon. As a result, it is now possible to assign several previous discoveries of dinosaur eggs and potential nests to Allosaurus, including the isolated egg from the Cleveland-Lloyd Quarry. This discovery also calls into question prior assignments of Prismatoolithus eggs to ornithopods, and suggests that more detailed study of such sites is warranted. Prismatoolithus eggshells are also associated with the Upper Jurassic theropod Lourinhanosaurus from Portugal, along with larger embryos that exhibit four premaxillary alveoli.

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A crescente utilização de Unidades de Processamento Gráfico (GPUs) na computação de caráter geral levanta questões de desempenho e de escalabilidade. Para responder a estes requisitos de forma efetiva, cada vez mais se recorre à utilização colaborativa de vários GPUs num só sistema. Esta abordagem introduz, no entanto, novos desafios, tal como a decomposição do domínio do problema e a gestão da possível heterogeneidade dos dispositivos. Neste contexto assume particular relevância a proposta de abstrações que escondam a complexidade da programação destes sistemas. Existe já algum trabalho na área, mas este restringe-se ao paralelismo de dados. Por conseguinte, neste artigo abordamos a utilização de uma biblioteca de esqueletos algorítmicos, Marrow, para a exploração de paralelismo de tarefas em sistemas computacionais com estas características. Os resultados são promissores, apresentado a escalabilidade esperada nos sistemas testados.

Os sistemas de memória transacional distribuída atuais recorrem essencialmente à distribuição ou à replicação total para distribuir os seus dados pelos múltiplos nós do sistema. No entanto, estas estratégias de replicação de dados apresentam limitações. A distribuição não oferece tolerância a falhas e a replicação total limita a capacidade de armazenamento do sistema. Nesse contexto, a replicação parcial de dados surge como uma solução intermédia, que combina o melhor das duas anteriores com o intuito de mitigar as suas desvantagens. Esta estratégia tem sido explorada no contexto das bases de dados distribuídas, mas tem sido pouco abordada no contexto da memória transacional e, tanto quanto sabemos, nunca antes tinha sido incorporada num sistema de memória transacional distribuída para uma linguagem de propósito geral. Assim, neste artigo propomos e avaliamos uma infraestrutura para replicação parcial de dados para programas Java bytecode, que foi desenvolvida com base num sistema já existente de memória transacional distribuída. A modularidade da infraestrutura que apresentamos permite a implementação de múltiplos algoritmos e, por conseguinte, avaliar em que contextos de utilização (workloads, número de nós, etc.) a replicação parcial se apresenta como uma alternativa viável a outras estratégias de replicação de dados.

O controlo da concorrência no acesso a estado partilhado assume actualmente um papel de destaque no desenvolvimento de software. Trabalhos recentes propõem que tal gestão seja expressa ao nível dos dados, em alternativa à usual centralidade no código. A principal vantagem é o acoplamento da gestão da concorrência com a declaração dos dados, eliminando desse modo a descentralização dos erros de concorrência, facilitando a sua correção. No entanto, as abordagens centradas nos dados existentes pecam por não garantirem a ausência de deadlocks em todos os cenários e/ou exigirem do programador a agregação explícita dos recursos que devem ser avaliados atomicamente. A nossa proposta colmata ambas estas limitações. O programador anota isoladamente que zonas de memória requerem acesso exclusivo, sendo que uma análise estática infere quais dessas devem ser agrupadas e adquiridas atomicamente, e garante que o código gerado é ausente de deadlocks. De modo a aferir-se a eficiência da nossa solução, comparamos o seu desempenho e a sua produtividade relativamente à memória transacional e outras abordagens centrada nos dados.

A decomposição correta de um problema paralelo com base na hierarquia de memória onde irá executar pode levar a ganhos de desempenho significativos durante execução do mesmo. No entanto, os subsistemas de memória das arquiteturas multicore modernas apresentam variadas configurações, em termos das suas organizações hierárquicas e da capacidade dos seus diversos níveis de memória. Existem diversas abordagens que permitem adequar a execução de uma aplicação à estratificação hierárquica da memória,. Contudo estas exigem do programador um conhecimento profundo da arquitetura alvo e de programação paralela em geral. A abordagem apresentada neste artigo contrasta com as demais, transpondo esta responsabilidade para o sistema de execução, colocando sobre a sua alçada a decomposição hierárquica da computação. Nessa medida, ao programador cabe apenas expressar de forma genérica os algoritmos de subdivisão do domínio do problema. Avaliamos o desempenho da nossa abordagem relativamente a outra baseada na usual decomposição horizontal do domínio do problema. Os resultados são bons, apresentando ganhos de performance em aplicações que usufruem do tipo de otimização efetuada e desempenhos equiparáveis nas restantes.

The Graphics Processing Unit (GPU) is gaining popular- ity as a co-processor to the Central Processing Unit (CPU). However, harnessing its capabilities is a non-trivial exercise that requires good knowledge of parallel programming, more so when the complexity of these applications is increasingly rising. Languages such as StreamIt [1] and Lime [2] have addressed the offloading of composed computations to GPUs. However, to the best of our knowledge, no support exists at library level. To this extent, we propose Marrow, an algorithmic skeleton frame- work for the orchestration of OpenCL computations. Marrow expands the set of skeletons currently available for GPU computing, and enables their combination, through nesting, into complex structures. Moreover, it introduces optimizations that overlap communication and computa- tion, thus conjoining programming simplicity with performance gains in many application scenarios. We evaluated the framework from a perfor- mance perspective, comparing it against hand-tuned OpenCL programs. The results are favourable, indicating that Marrow’s skeletons are both flexible and efficient in the context of GPU computing.

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Complex software systems inherently require a variety of models used in all of the development stages. A general concern is to guarantee consistency and traceability among these models. Model-driven development (MDD) can help tackle this concern. Although MDD has been mainly used in later development stages, it is relatively unexplored in requirements engineering. In this article, the authors discuss how to
leverage MDD to support consistency and traceability in requirements modeling. To illustrate this, they apply MDD to goaloriented requirements engineering (GORE) by making bidirectional mappings between two well-known GORE approaches (i* and KAOS). The result is an interoperable framework that can be used to migrate from one goal model to another through automatic model transformations, keeping consistency and traceability, so requirements engineers can make the best use of each approach.