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Metodologia para paralelização e otimização de modelos matemáticos e computacionais, utilizando uma nova linguagem de programação. / Parallelization and optimization methodology for mathematical and computer models using a new programming language.Marlim Pereira Menezes 15 August 2013 (has links)
Ao final desta pesquisa deseja-se que haja uma metodologia eficiente, cuja finalidade será auxiliar o usuário na transformação de modelos matemáticos e computacionais codificados para computadores sequenciais, em modelos paralelos otimizados para executarem em microcomputadores pessoais modernos, constituídos de CPU com múltiplos núcleos ou de híbridos (CPU + GPGPU) integrados no mesmo chip, com ou sem processadores gráficos (GPGPU) densamente paralelos instalados, mantendo a qualidade de seus resultados originais, com respeito à sua precisão numérica, mas com uma diminuição considerável no tempo de processamento. A emergência, em meados da década 2000, dessas novas arquiteturas de hardware elevou a capacidade de processamento dos microcomputadores pessoais aos patamares dos computadores de grande porte de apenas alguns anos atrás. Este trabalho de pesquisa apresenta duas metodologias, onde a primeira metodologia é composta de três partes e a segunda de duas partes. Somente a terceira parte da primeira metodologia é dependente de tecnologias de hardware. / At the end of this research project, an efficient methodology is expected with the purpose of assisting users in the processing of mathematical and computer models coded for sequential computers in parallel models that are optimized to run on modern personal computers, consisting of a CPU with multiple or hybrid (CPU + GPGPU) cores integrated into the same chip, with or without massively parallel graphics processors (GPGPU) installed. This will ensure the original quality of the results with respect to numerical accuracy, but with a considerable reduction in processing time. The emergence of these new hardware architectures in the mid-2000s increased the processing power of personal computers to the levels of mainframe computers from just a few years previously. This research work presents two methodologies, where the first methodology is composed of three parts and the second methodology is composed of two parts. Only the third part of the first methodology is dependent on hardware technologies.
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Metodologia para paralelização e otimização de modelos matemáticos e computacionais, utilizando uma nova linguagem de programação. / Parallelization and optimization methodology for mathematical and computer models using a new programming language.Menezes, Marlim Pereira 15 August 2013 (has links)
Ao final desta pesquisa deseja-se que haja uma metodologia eficiente, cuja finalidade será auxiliar o usuário na transformação de modelos matemáticos e computacionais codificados para computadores sequenciais, em modelos paralelos otimizados para executarem em microcomputadores pessoais modernos, constituídos de CPU com múltiplos núcleos ou de híbridos (CPU + GPGPU) integrados no mesmo chip, com ou sem processadores gráficos (GPGPU) densamente paralelos instalados, mantendo a qualidade de seus resultados originais, com respeito à sua precisão numérica, mas com uma diminuição considerável no tempo de processamento. A emergência, em meados da década 2000, dessas novas arquiteturas de hardware elevou a capacidade de processamento dos microcomputadores pessoais aos patamares dos computadores de grande porte de apenas alguns anos atrás. Este trabalho de pesquisa apresenta duas metodologias, onde a primeira metodologia é composta de três partes e a segunda de duas partes. Somente a terceira parte da primeira metodologia é dependente de tecnologias de hardware. / At the end of this research project, an efficient methodology is expected with the purpose of assisting users in the processing of mathematical and computer models coded for sequential computers in parallel models that are optimized to run on modern personal computers, consisting of a CPU with multiple or hybrid (CPU + GPGPU) cores integrated into the same chip, with or without massively parallel graphics processors (GPGPU) installed. This will ensure the original quality of the results with respect to numerical accuracy, but with a considerable reduction in processing time. The emergence of these new hardware architectures in the mid-2000s increased the processing power of personal computers to the levels of mainframe computers from just a few years previously. This research work presents two methodologies, where the first methodology is composed of three parts and the second methodology is composed of two parts. Only the third part of the first methodology is dependent on hardware technologies.
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