O uso de aceleradores gráficos aplicados ao modelo XcalableMP para a paralelização de algoritmos genéticos

Este trabalho tem como objetivo apresentar e avaliar uma estrutura de computação de clusters de aceleradores gráficos utilizando uma proposta de modelo de programação em memória distribuída, o XcalableMP. A programação paralela em memória distribuida geralmente, tira proveito, da divisão do trabalho de computação entre as CPUs do sistema, usando mecanismos de troca de mensagens como o MPI, porém desde o surgimento e eventual crescimento da computação em GPU novas possibilidades surgiram, também, no sentido de organizar máquinas distribuídas, equipadas com GPUs em ambientes de computação paralela, visando assim obter vantagens de um sistema híbrido composto por CPUs e GPUs, principalmente no significativo ganho de desempenho computacional. Assim, o presente trabalho utiliza uma arquitetura de cluster de aceleradores gráficos com objetivo de obter ganhos computacionais na solução de funções de algoritmos genéticos. O modelo XcalableMP foi usado como o gerenciador de processos em memória distribuída e o OpenACC como modelo de programação em GPU, formando assim, toda a estrutura de habilitação de programação híbrida. Os algoritmos genéticos foram executados e testados, destancando com isso, o ganho de desempenho computacional na execução das funções fitness, comparando-se as execuções sequenciais em CPU e execuções utilizando uma e duas GPUs.