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metadata.dc.type: Trabalho de Conclusão de Curso - Graduação
Title: O uso de aceleradores gráficos aplicados ao modelo XcalableMP para a paralelização de algoritmos genéticos
metadata.dc.creator: PAZ, Geovani Oliveira Cabral da
metadata.dc.contributor.advisor1: ARAÚJO, Josivaldo de Souza
Issue Date: 9-Mar-2017
Citation: PAZ, Geovani Oliveira Cabral da. O uso de aceleradores gráficos aplicados ao modelo XcalableMP para a paralelização de algoritmos genéticos. Orientador: Josivaldo de Souza Araújo. 2019. 68 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Sistemas de Informação) – Faculdade de Computação, Instituto de Ciências Exatas e Naturais, Universidade Federal do Pará, Belém, 2019. Disponível em: http://bdm.ufpa.br/jspui/handle/prefix/3010. Acesso em:.
metadata.dc.description.resumo: 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.
Abstract: This work aims to present a computational structure of clusters of graphic calipers using a recent distributed memory programming model, XcalableMP. Distributed memory parallel programming often takes advantage of division of computing work among system CPUs, often using message exchange mechanisms such as MPI, but since the discovery and growth of GPU computing new possibilities have also emerged in the sense of To organize machines equipped with GPUs in parallel computing environments, in order to obtain the main advantages of both, mainly in the significant gain of computational performance. Thus, the work developed a cluster architecture of graphic accelerators with the objective of obtaining computational gain in the execution of genetic algorithms. The XcalableMP model was used as the distributed memory process manager, with OpenACC as the GPU programming model forming the entire framework of hybrid programming enablement. The genetic algorithms were executed and tested by untangling the computational performance gain in execution in this structure when compared to the sequential execution in CPU and execution in only one GPU.
metadata.dc.subject.cnpq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAO::SOFTWARE BASICO
Keywords: Computação em GPU
Programação paralela
XcalableMP
Algoritmos genéticos
OpenACC
metadata.dc.rights: Acesso Aberto
metadata.dc.source: 1 CD-ROM
Appears in Collections:Faculdade de Computação - FC/ICEN

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