INCT da Internet do Futuro

Guido Costa Souza de Araújo

Prof. Guido Araújo recebeu o título de PhD em Engenharia Elétrica pela Universidade de Princeton (EUA) em 1997. Com uma atuação de mais de 30 anos na área de sistemas de computação, trabalhou na Fujitsu Laboratories of America em 1996 e foi consultor das empresas americanas Conexant Semiconductor Systems e Mindspeed Technologies (Califórnia, EUA) entre 1997-2001. Atualmente é Professor Titular do Instituto de Computação da UNICAMP. Os seus interesses de pesquisa estão concentrados em programação paralela, otimização de código e computação em nuvem que foram/são desenvolvidos em parceria com empresas como Intel, Microsoft, LGE, Samsung e IBM e centros de pesquisa nos EUA, Canadá, França e Espanha. Prof. Guido recebeu prêmios de melhor artigo científico na ACM/IEEE DAC (1996), SCOPES (2003), IEEE SBAC-PAD (2004), IP/SOC (2006), Test of Time SBCCI Award (2014) e IEEE SBAC-PAD (2017). Seus alunos foram premiados nos Concursos de Teses e Dissertações da Sociedade Brasileira de Computação de 2003 e 2006 e receberam o Prêmio CAPES de Teses de 2006. Ele recebeu ainda da UNICAMP o Prêmio Zeferino Vaz de Reconhecimento Acadêmico (2002e 2022) por suas contribuições à pesquisa e ao ensino de Ciência da Computação, Prêmio de Excelência Didática do IC-UNICAMP (2008 e 2021) e os Prêmios Inventores da UNICAMP de 2016 e 2017. Foi Chefe do Departamento de Sistemas de Computação do IC-UNICAMP (2005-2008), membro do Conselho do Programa CI-Brasil do MCTIC (2006-2007), membro do Conselho Técnico Científico do Instituto Samsung SIDI (2005-2010) e coordenador brasileiro do projeto CNPq/NSF DASP, uma colaboração entre MIT, Princeton University e UNICAMP. Possui 5 patentes depositadas pela UNICAMP, sendo duas licenciadas, uma delas pela Samsung (2016). Foi Membro (2006-2018) e Presidente (2019-2020) do Conselho Técnico-Científico do Instituto de Pesquisas Eldorado e Membro do . É Pesquisador 1B do CNPq e Conselho Técnico-Científico do Instituto SIDI (2012-2017). Atualmente é Membro do Conselho Editorial da IEEE MICRO. (Texto informado pelo autor)

  • http://lattes.cnpq.br/8683914780987242 (21/01/2024)
  • Rótulo/Grupo:
  • Bolsa CNPq: Nível 1B
  • Período de análise:
  • Endereço: Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação, Departamento de Sistemas de Computação. Avenida Albert Einstein, 1251 Cidade Universitária 13083852 - Campinas, SP - Brasil Telefone: (019) 35215880 Fax: (019) 35215847 URL da Homepage: http://www.ic.unicamp.br/~guido
  • Grande área: Ciências Exatas e da Terra
  • Área: Ciência da Computação
  • Citações: Google Acadêmico

Produção bibliográfica

Produção técnica

Produção artística

Orientações em andamento

Supervisões e orientações concluídas

Projetos de pesquisa

Prêmios e títulos

Participação em eventos

Organização de eventos

Lista de colaborações


Produção bibliográfica

Produção técnica

Produção artística

Orientações em andamento

Supervisões e orientações concluídas

Projetos de pesquisa

  • Total de projetos de pesquisa (25)
    1. 2022-Atual. Estratégias de particionamento para execução distribuída de aprendizado de máquina em problemas inversos
      Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (5) / Doutorado: (5) . Integrantes: Guido Costa Souza de Araújo - Coordenador / Sandro Rigo - Integrante / Hervé Yviquel - Integrante. Financiador(es): Petróleo Brasileiro - Rio de Janeiro - Matriz - Auxílio financeiro.
      Membro: Guido Costa Souza de Araújo.
    2. 2019-2021. Integrando Tensor Slice Optimization into NEST
      Descrição: A execução eficiente de modelos de Machine Learning (ML) tornou-se uma meta relevante para cargas de trabalho de computação modernas. Gerar código eficiente para Unidades de Processamento Neural (NPUs) é, portanto, fundamental para o desenvolvimento da área. A plataforma ETRI NEST é uma estrutura completa que permite o design e a geração de código de modelos de ML. Um problema central na compilação para ML é o particionamento e a paralelização de modelos de ML em arquiteturas multicore. Esse problema é particularmente crítico em NPUs baseados em borda que ocupam pouco espaço na memória do chip. Nesses casos, a minimização das operações de transferência de dados é a tarefa mais significativa para melhorar o desempenho. O Tensor Slicing Optimization (TSO) é uma abordagem de exploração de espaço de design NPU multicore que visa particionar e paralelizar camadas de convolução para minimizar o número de transações de memória de/para a memória do host. O objetivo deste projeto é projetar/incorporar o TSO ao NEST. A avaliação experimental da abordagem será testada no motor SilicoNeuro NMP.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Doutorado: (2) . Integrantes: Guido Costa Souza de Araújo - Coordenador / MACHADO PEREIRA, MARCIO - Integrante. Financiador(es): Electronics and Telecommunications Research Institute - Cooperação.
      Membro: Guido Costa Souza de Araújo.
    3. 2019-Atual. Paralelização de Problemas de Geofísica em Clusters Heterogêneos CPU-GPU na Nuvem
      Descrição: Imageamento s sísmico é reconhecidamente um problema de Geofísica que é central à etapa de exploraçãoao de petr ́oleo. A solução deste problema se baseia em técnicas de Reverse Time Migration (RTM) como Common-Reflection-Surface (CRS) e Full Waveform In- version (FWI) que realizam computações complexas em volumes gigantescos de dados. Técnicas como FWI, por exemplo, oferecem soluções precisas para o problema de imageamento sismico, a um custo computational muito elevado. Por outro lado, a disponibilizaçãoao pela indústria de nuvens com nós CPU-GPU tem indicado que problemas como FWI podem se beneficiar de um número significativo de nós CPU-GPU com elevada ca- pacidade computacional. A meta deste projeto é desenvolver uma plataforma, chamada BR-CLOUD, baseada em padrões da industria, que permita uma solução eficiente na nuvem para problemas complexos de imageamento sismico. Para viabilizar esta plataforma pretende-se integrar e ampliar modelos de execução paralela já usados pela indústria como OpenMP, MPI e CUDA. O modelo resultante deve ser totalmente compat ́ıvel com estes padrões, ser independente de vers ̃oes de ferramentas, e permitir o descarregamento de programas científicos complexos em nuvens heterogêneas de maneira transparente, balanceada e tolerante à falhas. Descarregamento de computação (i.e. computation offloading) é um modelo de programação paralela em que os fragmentos do programa (por exemplo, laços quentes) são anotados para que sua execução seja realizada em hardware dedicado ou dispositivos aceleradores como GPUs. A equipe deste projeto possui uma grande experiência em paralelização de código, e propôs o primeiro modelo que esten- deu o padrão OpenMP para permitir descarregamento de computação transparente na nuvem. Este modelo, chamado OmpCloud, segue o padrão OpenMP, e foi testado com uma aplicação científica complexa nas nuvens da Amazon AWS e Microsoft Azure, produzindo bons resultados. Este projeto tem dois objetivos. Primeiro pretende-se estender OmpCloud para viabilizar paralelismo de tarefas de OpenMP 4.X na nuvem, integrando o modelo resultante de maneira transparente com drivers MPI. Isto permitirá a execução não bloqueante e pipelined das tarefas de fomatação e distribuição de dados com a computação em GPU dos kernels dos programas. Espera-se com isto superpor latências de execução temporal e espacialmente de modo a melhorar o desempenho final da aplicação. O segundo objetivo deste projeto é desenvolver técnicas de otimização de código para GPUs que melhorem a localidade de referência e a latência de descarregamento de dados.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (5) / Doutorado: (5) . Integrantes: Guido Costa Souza de Araújo - Coordenador / Sandro Rigo - Integrante / Hervé Yviquel - Integrante / MACHADO PEREIRA, MARCIO - Integrante / Emílio de Camargo Francesquini - Integrante. Financiador(es): Petróleo Brasileiro - Rio de Janeiro - Matriz - Auxílio financeiro.
      Membro: Guido Costa Souza de Araújo.
      Descrição: Imageamento s#305;#769;smico e#769; reconhecidamente um problema de Geof#305;#769;sica que e#769; central a#768; etapade explorac#807;a#771;o de petro#769;leo. A soluc#807;a#771;o deste problema se baseia em te#769;cnicas de ReverseTime Migration (RTM) como Common-Reflection-Surface (CRS) e Full Waveform In-version (FWI) que realizam computac#807;o#771;es complexas em volumes gigantescos de dados.Te#769;cnicas como FWI, por exemplo, oferecem soluc#807;o#771;es precisas para o problema de image-amento s#305;#769;smico, a um custo computational muito elevado. Por outro lado, a disponibi-lizac#807;a#771;o pela indu#769;stria de nuvens com no#769;s CPU-GPU tem indicado que problemas comoFWI podem se beneficiar de um nu#769;mero significativo de no#769;s CPU-GPU com elevada ca-pacidade computacional. A meta deste projeto e#769; desenvolver uma plataforma, chamadaBR-CLOUD, baseada em padro#771;es da industria, que permita uma soluc#807;a#771;o eficiente na nu-vem para problemas complexos de imageamento s#305;#769;smico. Para viabilizar esta plataformapretende-se integrar e ampliar modelos de execuc#807;a#771;o paralela ja#769; usados pela indu#769;striacomo OpenMP, MPI e CUDA. O modelo resultante deve ser totalmente compat#305;#769;vel comestes padro#771;es, ser independente de verso#771;es de ferramentas, e permitir o descarregamentode programas cient#305;#769;ficos complexos em nuvens heteroge#770;neas de maneira transparente,balanceada e tolerante a#768; falhas. Descarregamento de computac#807;a#771;o (i.e. computation of-floading) e#769; um modelo de programac#807;a#771;o paralela em que os fragmentos do programa (porexemplo, lac#807;os quentes) sa#771;o anotados para que sua execuc#807;a#771;o seja realizada em hardwarededicado ou dispositivos aceleradores como GPUs. A equipe deste projeto possui umagrande experie#770;ncia em paralelizac#807;a#771;o de co#769;digo, e propo#770;s o primeiro modelo que esten-deu o padra#771;o OpenMP para permitir descarregamento de computac#807;a#771;o transparente nanuvem. Este modelo, chamado OmpCloud, segue o padra#771;o OpenMP, e foi testado comuma aplicac#807;a#771;o cient#305;#769;fica complexa nas nuvens da Amazon AWS e Microsoft Azure, pro-duzindo bons resultados. Este projeto tem dois objetivos. Primeiro pretende-se estenderOmpCloud para viabilizar paralelismo de tarefas de OpenMP 4.X na nuvem, integrandoo modelo resultante de maneira transparente com drivers MPI. Isto permitira#769; a execuc#807;a#771;ona#771;o bloqueante e pipelined das tarefas de fomatac#807;a#771;o e distribuic#807;a#771;o de dados com a com-putac#807;a#771;o em GPU dos kernels dos programas. Espera-se com isto superpor late#770;ncias deexecuc#807;a#771;o temporal e espacialmente de modo a melhorar o desempenho final da aplicac#807;a#771;o.O segundo objetivo deste projeto e#769; desenvolver te#769;cnicas de otimizac#807;a#771;o de co#769;digo paraGPUs que melhorem a localidade de refere#770;ncia e a late#770;ncia de descarregamento de dados.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Emilio de Camargo Francesquini - Integrante / Guido Costa Souza de Araújo - Coordenador.
      Membro: Emilio de Camargo Francesquini.
    4. 2019-Atual. Aceleração de Convolução usando Eingen
      Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (4) / Mestrado acadêmico: (5) / Doutorado: (2) . Integrantes: Guido Costa Souza de Araújo - Coordenador. Financiador(es): Instituto de Computação - UNICAMP - Auxílio financeiro.
      Membro: Guido Costa Souza de Araújo.
    5. 2015-2017. A Multicore Task Scheduler Platform (MTSP)
      Descrição: Paralelização de trechos de programa que possuem dependências carregadas por laços ("loop-carried dependencies") é um problema complexo para o qual não existem boas soluções. Técnicas de paralelização baseadas em tarefas geradas dinamicamente a partir de um grafo de dependências vem sendo sugeridas como uma abordagem promissora para este problema, de maneira análoga ao que é feito pelo Algoritmo de Tomasulo durante a execução de instruções em processadores super-escalares. No entanto, o custo computacional de se manter dependências de tarefas é alto, e novos algoritmos e arquiteturas precisam ser estudados que minimizem este overhead. O objetivo final deste projeto é desenvolver algoritmos/arquiteturas de escalonamento de tarefas em uma plataforma experimental denominada Multicore Task Scheduler Platform (MTSP).. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Doutorado: (1) . Integrantes: Guido Costa Souza de Araújo - Coordenador / Divino César Soares Lucas - Integrante / Lucas Henrique Morais - Integrante. Financiador(es): LG Electronics do Brasil - Auxílio financeiro.
      Membro: Guido Costa Souza de Araújo.
    6. 2015-2017. OpenMP para GPGPU: Transformação e Otimização
      Descrição: Um dos desafios mais importantes para os desenvolvedores de software modernos é a concepção de aplicações que tirem proveito do poder e benefícios de desempenho de arquiteturas heterogêneas. Estes sistemas contêm tipicamente um número de unidades de processamento, com diferentes características, que vão desde CPUs com múltiplos núcleos, GPUs altamente especializadas e aceleradores de hardware. Os telefones celulares, por exemplo, têm geralmente uma CPU para a execução das aplicações do usuário e sistema operacional, mas eles também contêm processadores especializados (por exemplo GPUs e DSPs) para melhorar o desempenho de tarefas de computação intensiva, como processamentos de áudio e vídeo. Este projeto visa o desenvolvimento de um framework de paralelização para sistemas heterogêneos baseados em GPU que irá permitir a síntese de código portátil padrão em representação intermediaria (SPIR) a partir de construções OpenMP.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (1) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (1) . Integrantes: Guido Costa Souza de Araújo - Coordenador / Marcio Pereira Machado - Integrante / Luís Mattos - Integrante / Rafael Cardoso Fernandes Sousa - Integrante. Financiador(es): SIDIA INSTITUTO DE CIENCIA E TECNOLOGIA - Auxílio financeiro.
      Membro: Guido Costa Souza de Araújo.
    7. 2012-2014. Paralelização de Laços para Regiões Quentes de Programa usando Software Pipeline Desacoplado e sua Aplicação a Problemas de Reconhecimento Robusto de Face
      Descrição: Este projeto tem por objetivo desenvolver atividades colaborativas entre os profissionais do setor de Pesquisa e Desenvolvimento (R&D) da Samsung Eletrônica da Amazônia e o Instituto de Computação da Universidade Estadual de Campinas visando a realização de Projeto de Pesquisa nas áreas de Paralelização de Regiões Quentes e sua Aplicação em Problemas de Reconhecimento Automática de Faces.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Guido Costa Souza de Araújo - Coordenador. Financiador(es): Samsung Eletrônica da Amazônia - Auxílio financeiro.
      Membro: Guido Costa Souza de Araújo.
    8. 2012-2013. Algoritmos e Suporte em Hardware para Projeto de Máquinas Virtuais Eficientes
      Descrição: Este projeto visa investigar algoritmos e técnicas em hardware para auxiliar a implementação de máquinas virtuais eficientes. Máquinas virtuais são programas de computador que emulam uma interface para execução de outros programas, compilados para a interface sendo emulada. Esta tecnologia está presente em diversos sistemas computacionais e é utilizada desde o suporte à linguagens de programação de alto nível, como na máquina virtual Java, até a implementação de pro- cessadores com projeto integrado de hardware e software, como é o caso do processador Efficeon da Transmeta. A maioria das máquinas virtuais existentes na literatura utiliza técnicas de emulação si- milares, como interpretação e tradução dinâmica de binários. De fato, as duas técnicas são muitas vezes utilizadas de forma colaborativa, em uma mesma máquina virtual, para acelerar o processo de emulação e tornar a máquina virtual eficiente. Dada a importância do processo de emulação nas máquinas virtuais, o objetivo deste projeto de pesquisa é a investigação de algoritmos e técnicas em hardware para acelerar o processo de emulação em máquinas vir- tuais. O projeto será focado na investigação de técnicas para detecção e predição de código ?quente?.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Guido Costa Souza de Araújo - Coordenador.
      Membro: Guido Costa Souza de Araújo.
    9. 2011-2013. Sistemas Integrados Multiprocessados para Suporte a Realidade Aumentada em Dispositivos Móveis - MRM
      Descrição: Projeto Casadinho/Procad CNPq 552699/2011-0.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Guido Costa Souza de Araújo - Integrante / Rodolfo Jardim de Azevedo - Integrante / Ney Laert Villar CAllazans - Coordenador.
      Membro: Guido Costa Souza de Araújo.
    10. 2011-2012. Análise, Modelagem e Otimização de Potência e Desempenho em Data-centers
      Descrição: O crescimento vertiginoso da Internet tem possibilitado o surgimento de um novo paradigma em Computação denominado Cloud Computing (Computação nas Nuvens). Neste paradigma, a computação é realizada remotamente em centros da dados (data-centers), que disponibilizam, de maneira transparente ao usuário, desde serviços básicos de acesso a repositórios e conteúdos, à servidores de ciclos capazes de realizar computação científica sofisticada, ou data-mining em volumes gigantescos de dados. A viabilidade deste modelo está baseada em dois aspectos fundamentais: disponibilidade de banda de acesso, e eficiência computacional e energética dos data-centers. Este projeto tem por objetivo estudar problemas de modelagem e otimização de desempenho e pot?encia em data-centers. Ele está dividido em três grandes sub-projetos: (a) análise e modelamento de performance e consumo de potência das arquiteturas utilizadas; (b) gerenciamento de potência dentro dos requisitos de desempenho; (c) estudo de técnicas de detecção e extração de paralelismo das arquiteturas multicore usadas nos centros. Estes sub-projetos estão relacionados da seguinte forma. Inicialmente iremos criar modelos de potência e desempenho para as arquiteturas e estudaremos qual o impacto das aplicações nestes modelos. Em paralelo, serão pesquisados mecanismos de gerenciamento de potência que permitam distribuir a computação de maneira eficiente, melhorando assim o desempenho do centro por Watt de potência consumida. Por último, estudaremos algoritmos que permitam aumentar o desempenho destes centros a partir da detecção e distribuição de paralelismo em suas arquiteturas multicore.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Guido Costa Souza de Araújo - Coordenador / Rodolfo Jardim de Azevedo - Integrante / Sandro Rigo - Integrante / Reinaldo Bergamaschi - Integrante. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
      Membro: Guido Costa Souza de Araújo.
    11. 2008-2010. Desenvolvimento de Técnicas de Hardware e Software para Otimização de Desempenho em Arquiteturas Modernas de Processadores
      Descrição: Este projeto teve como foco principal o estudo de novas técnicas de projeto, verificação e otimização de desempenho em arquiteturas dedicadas e processadores multi-core. Foram estudados aspectos relacionados à: (a) introspecção de plataformas SoC; (b) simulação e avaliação de potência consumida; (c) técnicas de redução da potência consumida; (d) captura de traços de execução freqüentes; (e) compilação dinâmica de código; e (f) otimização de programas.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Guido Costa Souza de Araújo - Coordenador. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
      Membro: Guido Costa Souza de Araújo.
    12. 2006-2009. Automação do Projeto de Sistemas Dedicados Usando uma Linguagem de Descrição de Arquiteturas - UNICAMP e UFSC
      Descrição: O foco principal desse projeto é ampliar a Linguagem ArchC juntamente com seu conjunto de ferramentas.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Guido Costa Souza de Araújo - Coordenador / Rodolfo Jardim de Azevedo - Integrante / Sandro Rigo - Integrante / Paulo Cesar Centoducatte - Integrante / Luiz Claudio Villar dos Santos - Integrante. Financiador(es): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Auxílio financeiro.
      Membro: Guido Costa Souza de Araújo.
    13. 2006-2009. Algoritmos para Geração de Código e Simulação de Arquiteturas Multicore e MPSoC
      Descrição: Com o aumento da integração dos circuitos VLSI o problema de densidade de potência em arquiteturas superescalares cresceu consideravelmente. Como alternativa, a indústria está́ considerando uma solução baseada na combinação de arquiteturas multicore, onde um número elevado de processaores escalares extremamente otimizados, funcionando em uma frequência mais baixa, seriam conectados a uma hierarquia de memoória baseada em transações, utilizando um modelo de progrmação inspirado em threads. Por outro lado, na área de sistemas embarcados está se estabelecendo um consenso que os sistemas embarcados do futuro serão formados por plataformas heterogêneas, denominadas MPSoCs. O objetivo central deste projeto é estudar os principais problemas de pesquisa relacionados a estas novas macro arquiteturas.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Guido Costa Souza de Araújo - Coordenador.
      Membro: Guido Costa Souza de Araújo.
    14. 2006-2008. Projetos Baseados em Plataformas: Estabelecendo um Ambiente Comum para Pesquisa e Desenvolvimento de Novas Metodologias de Projeto - UFPE, UNICAMP e UFCG
      Descrição: Desenvolvimento de metodologias para projetos baseados em plataformas.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Guido Costa Souza de Araújo - Coordenador / Rodolfo Jardim de Azevedo - Integrante / Paulo Cesar Centoducatte - Integrante / Sandro Rigo - Integrante. Financiador(es): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Cooperação.
      Membro: Guido Costa Souza de Araújo.
    15. 2005-2007. Microcode Compression - UNICAMP e Intel Corporation (California, EUA)
      Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Guido Costa Souza de Araújo - Coordenador.
      Membro: Guido Costa Souza de Araújo.
    16. 2005-2007. Projeto Intel-UNICAMP: Parceria Tecnológica e Intercâmbio.
      Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Guido Costa Souza de Araújo - Coordenador.
      Membro: Guido Costa Souza de Araújo.
    17. 2004-2008. Xingo: Um Compilador Otimizante para Arquiteturas Dedicadas e Reconfiguráveis
      Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Guido Costa Souza de Araújo - Coordenador.
      Membro: Guido Costa Souza de Araújo.
    18. 2004-2004. Otimização de Código de Pre-load em Arquiteturas XScale -- UNICAMP e Intel Corporation (California, EUA)
      Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Guido Costa Souza de Araújo - Coordenador.
      Membro: Guido Costa Souza de Araújo.
    19. 2003-2010. Brazil-IP - Consórcio para Formação de Talentos na Concepção e Projeto de Sistemas Digitais e Propriedade Intelectual
      Descrição: O processo de modernização brasileiro nos últimos anos tem custado ao País um preço extremamente alto. O impacto disto pode ser sentido no crescimento vertiginoso do déficit na balança comercial brasileira. O segundo ítem que mais contribui para este déficit (US$ 1.8 Bi em 2001) é a importação de componentes eletrônicos para a indústria. O MCT vem realizando um esforço considerável para atrair a atenção de grandes fabricantes mundiais de componentes na tentativa de motivá-los a instalar centros de manufatura e projeto no País. Do lado da manufatura, este esforço tem como foco principal a atração de indústrias mundiais de componentes eletrônicos. Com relação às atividades de projeto de componentes, a SEPIN/MCT, através do Plano Nacional de Microeletrônica (Design House), estabeleceu uma política de indução de atividades de projeto em componentes microeletrônicos, que procura estimular simultaneamente atividades acadêmicas, profissionais e industriais neste setor. Em consonância com a proposta do PNM, um grupo de universidades (listados abaixo) se organizou em torno do projeto The Brazil-IP Network (http://www.ic.unicamp.br/~srigo/wsld/BrazilIP.html ). Este projeto tem por objetivo estruturar as atividades das instituições de microeletrônica do País em torno de uma rede colaborativa e distribuída capaz de desenvolver projeto de componentes semicondutores, conhecidos como Intellectual Property (ou IPs). A missão da Brazil IP Network pode ser dividida em duas partes. A curto prazo ela pretende aumentar a capacidade do País de organizar atividades de projeto, expondo instituições de P&D a práticas internacionais de projeto (VSI/SRS) e avaliação. A longo prazo, o objetivo é agilizar a formação de massa crítica em projeto capaz de alavancar startups (Design Houses) no País. Neste sentido, ela complementa as linhas de ação do PNM.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Guido Costa Souza de Araújo - Coordenador.
      Membro: Guido Costa Souza de Araújo.
    20. 2003-2005. Looking for New Instructions and Optimizations in Embedded Systems - UNICAMP e Microsoft Corporation (Washington, EUA)
      Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Guido Costa Souza de Araújo - Coordenador.
      Membro: Guido Costa Souza de Araújo.
    21. 2002-2007. ChameLeon - Especialização de Processadores para Arquiteturas Reconfiguráveis - CT-INFO/CNPq
      Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Guido Costa Souza de Araújo - Coordenador. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
      Membro: Guido Costa Souza de Araújo.
    22. 2002-2004. Inner-Loop Synthesis Using Processor-FPGA Architectures - UNICAMP e Mindspeed Technologies (California, EUA)
      Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Guido Costa Souza de Araújo - Coordenador.
      Membro: Guido Costa Souza de Araújo.
    23. 2000-2004. Um Compilador Otimizante para Arquiteturas Dedicadas - FAPESP
      Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Guido Costa Souza de Araújo - Coordenador.
      Membro: Guido Costa Souza de Araújo.
    24. 2000-2001. Compiling Techniques for VLIW-DSP Architectures - UNICAMP e Conexant Semiconductor (California, EUA)
      Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Guido Costa Souza de Araújo - Coordenador.
      Membro: Guido Costa Souza de Araújo.
    25. 1999-2001. ProTeM-CC NSF/CNPq Collaborative Research Project on Design Environments for Application Specific Processors - UNICAMP, MIT e Princeton
      Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Guido Costa Souza de Araújo - Coordenador.
      Membro: Guido Costa Souza de Araújo.

Prêmios e títulos

Participação em eventos

  • Total de participação em eventos (16)
    1. Palestra Convidada Intel Labs.Palestra convidada: Efficient Address Register Allocation, Microprocessor Technology Lab, Intel Corporation, California (EUA). 2004. (Seminário).
    2. Symposium on Integrated Circuit Design. Organização de Painel: The New Challenges in IC Design. 2004. (Congresso).
    3. Symposium on Integrated Circuit Design.Organização de Painel: Microeletrônica - Uma Perspectiva Empresarial. 2004. (Simpósio).
    4. Congresso da Sociedade Brasileira de Computação. Palestra Convidada: As Bodas de Hardware e Software, Congresso da SBC. 2003. (Congresso).
    5. IEEE/ACM Int. Symposium on System Synthesis.Datapath Merging and Interconnection Sharing for Reconfigurable Architectures. 2002. (Simpósio).
    6. Palestra Convidada, Intel Labs.Merging Datapaths for Application Specific Processors. 2002. (Encontro).
    7. 5th International Workshop on Software and Compilers for Embedded Systems.Using the IMPACT Compiler Framework to Implement a Compiler for a Fixed Point DSP. 2001. (Simpósio).
    8. International Conference on Compilers, Architetures and Synthesis for Embedded Systems. Tailoring Pipeline Bypassing and Functional Unit Mapping to Application in Clustered VLIW Architectures. 2001. (Congresso).
    9. ACM Symposium on Language Compilers and Tools for Embedded Systems. Array Reference Allocation Using SSA-Form and Live Range Growth. 2000. (Congresso).
    10. CNPq/NSF CNPq/NSF Workshop on Embedded Architectures and Compilers.Organização de evento: CNPq/NSF Workshop on Embedded Architectures and Compilers. 2000. (Seminário).
    11. Palestra Convidada, Conexant Semiconductor Systems.Palestra Convidada: Vectorization Techniques for SIMD DSP Architectures, Conexant Semiconductor Systems. 2000. (Seminário).
    12. Simpósio Brasileiro de Linguagens de Programação. Byte-code Compression Using Abstract Syntax Tree Recovery. 2000. (Congresso).
    13. IEEE/ACM 12th International Symposium on System Synthesis. Compressed Code Execution on DSP Architectures. 1999. (Congresso).
    14. Palestra Convidada, University of California at Irvine.Palestra Convidada: Register Allocation for Indirect Addressing in Loops, University of California at Irvine. 1999. (Seminário).
    15. 31st ACM/IEEE Int. Symposium on System Synthesis.Code Compression Based on Operand Factorization. 1998. (Simpósio).
    16. VI SECOMP.Palestra Convidada: Processadores e Compiladores - Ontem, Hoje e Amanhã. 1998. (Encontro).

Organização de eventos

  • Total de organização de eventos (0)

    Lista de colaborações

    • Colaborações endôgenas (2)
      • Guido Costa Souza de Araújo ⇔ Alfredo Goldman vel Lejbman (1.0)
        1. MORAIS, LUCAS ; SILVA, VITOR ; GOLDMAN, ALFREDO ; ALVAREZ, CARLOS ; BOSCH, JAUME ; FRANK, MICHAEL ; ARAUJO, GUIDO. Adding Tightly-Integrated Task Scheduling Acceleration to a RISC-V Multi-core Processor. Em: the 52nd Annual IEEE/ACM International Symposium, p. 861-872, 2019.

      • Guido Costa Souza de Araújo ⇔ Emilio de Camargo Francesquini (1.0)
        1. YVIQUEL, HERVÉ ; PEREIRA, MARCIO ; FRANCESQUINI, EMÍLIO ; VALARINI, GUILHERME ; LEITE, GUSTAVO ; ROSSO, PEDRO ; CECCATO, RODRIGO ; CUSIHUALPA, CARLA ; DIAS, VITORIA ; Rigo, Sandro ; SOUZA, ALAN ; ARAUJO, GUIDO. The OpenMP Cluster Programming Model. Em: ICPP '22: 51st International Conference on Parallel Processing, p. 1, 2022.




    Data de processamento: 01/07/2025 10:12:49