Nos últimos anos, uma das alternativas adotadas para aumentar o desempenho de sistemas de processamento de alto desempenho têm sido o uso de arquiteturas híbridas. Essas arquiteturas são constituídas de processadores multicore e coprocessadores especializados, como GPUs. Esses coprocessadores atuam como aceleradores em alguns tipos de operações. Por outro lado, as ferramentas e modelos de programação paralela atuais não são adequados para cenários híbridos, produzindo aplicações pouco portáveis. O paralelismo de tarefas considerado um paradigma de programação genérico e de alto nível pode ser adotado neste cenário. Porém, exige o uso de algoritmos de escalonamento dinâmicos, como o algoritmo de roubo de tarefas. Neste contexto, este trabalho apresenta um middleware (WORMS) que oferece suporte ao paralelismo de tarefas com escalonamento por roubo de tarefas em sistemas híbridos multi-CPU e multi-GPU. Esse middleware permite que as tarefas tenham implementação tanto para execução em CPUs quanto em GPUs, decidindo em tempo de execução qual das implementações será executada de acordo com os recursos de hardware disponíveis. Os resultados obtidos com o WORMS mostram ser possível superar, em algumas aplicações, tanto o desempenho de ferramentas de referência para execução em CPU quanto de ferramentas para execução em GPUs. / In the last years, one of alternatives adopted to increase performance in high performance computing systems have been the use of hybrid architectures. These architectures consist of multicore processors and specialized coprocessors, like GPUs. Coprocessors act as accelerators in some types of operations. On the other hand, current parallel programming models and tools are not suitable for hybrid scenarios, generating less portable applications. Task parallelism, considered a generic and high level programming paradigm, can be used in this scenario. However, it requires the use of dynamic scheduling algorithms, such as work stealing. In this context, this work presents a middleware (WORMS) that supports task parallelism with work stealing scheduling in multi-CPU and multi-GPU systems. This middleware allows task implementations for both CPU and GPU, deciding at runtime which implementation will run according to the available hardware resources. The performance results obtained with WORMS showed that is possible to outperform both CPU and GPU reference tools in some applications.

Nos últimos anos, uma das alternativas adotadas para aumentar o desempenho de sistemas de processamento de alto desempenho têm sido o uso de arquiteturas híbridas. Essas arquiteturas são constituídas de processadores multicore e coprocessadores especializados, como GPUs. Esses coprocessadores atuam como aceleradores em alguns tipos de operações. Por outro lado, as ferramentas e modelos de programação paralela atuais não são adequados para cenários híbridos, produzindo aplicações pouco portáveis. O paralelismo de tarefas considerado um paradigma de programação genérico e de alto nível pode ser adotado neste cenário. Porém, exige o uso de algoritmos de escalonamento dinâmicos, como o algoritmo de roubo de tarefas. Neste contexto, este trabalho apresenta um middleware (WORMS) que oferece suporte ao paralelismo de tarefas com escalonamento por roubo de tarefas em sistemas híbridos multi-CPU e multi-GPU. Esse middleware permite que as tarefas tenham implementação tanto para execução em CPUs quanto em GPUs, decidindo em tempo de execução qual das implementações será executada de acordo com os recursos de hardware disponíveis. Os resultados obtidos com o WORMS mostram ser possível superar, em algumas aplicações, tanto o desempenho de ferramentas de referência para execução em CPU quanto de ferramentas para execução em GPUs. / In the last years, one of alternatives adopted to increase performance in high performance computing systems have been the use of hybrid architectures. These architectures consist of multicore processors and specialized coprocessors, like GPUs. Coprocessors act as accelerators in some types of operations. On the other hand, current parallel programming models and tools are not suitable for hybrid scenarios, generating less portable applications. Task parallelism, considered a generic and high level programming paradigm, can be used in this scenario. However, it requires the use of dynamic scheduling algorithms, such as work stealing. In this context, this work presents a middleware (WORMS) that supports task parallelism with work stealing scheduling in multi-CPU and multi-GPU systems. This middleware allows task implementations for both CPU and GPU, deciding at runtime which implementation will run according to the available hardware resources. The performance results obtained with WORMS showed that is possible to outperform both CPU and GPU reference tools in some applications.

Nos últimos anos, uma das alternativas adotadas para aumentar o desempenho de sistemas de processamento de alto desempenho têm sido o uso de arquiteturas híbridas. Essas arquiteturas são constituídas de processadores multicore e coprocessadores especializados, como GPUs. Esses coprocessadores atuam como aceleradores em alguns tipos de operações. Por outro lado, as ferramentas e modelos de programação paralela atuais não são adequados para cenários híbridos, produzindo aplicações pouco portáveis. O paralelismo de tarefas considerado um paradigma de programação genérico e de alto nível pode ser adotado neste cenário. Porém, exige o uso de algoritmos de escalonamento dinâmicos, como o algoritmo de roubo de tarefas. Neste contexto, este trabalho apresenta um middleware (WORMS) que oferece suporte ao paralelismo de tarefas com escalonamento por roubo de tarefas em sistemas híbridos multi-CPU e multi-GPU. Esse middleware permite que as tarefas tenham implementação tanto para execução em CPUs quanto em GPUs, decidindo em tempo de execução qual das implementações será executada de acordo com os recursos de hardware disponíveis. Os resultados obtidos com o WORMS mostram ser possível superar, em algumas aplicações, tanto o desempenho de ferramentas de referência para execução em CPU quanto de ferramentas para execução em GPUs. / In the last years, one of alternatives adopted to increase performance in high performance computing systems have been the use of hybrid architectures. These architectures consist of multicore processors and specialized coprocessors, like GPUs. Coprocessors act as accelerators in some types of operations. On the other hand, current parallel programming models and tools are not suitable for hybrid scenarios, generating less portable applications. Task parallelism, considered a generic and high level programming paradigm, can be used in this scenario. However, it requires the use of dynamic scheduling algorithms, such as work stealing. In this context, this work presents a middleware (WORMS) that supports task parallelism with work stealing scheduling in multi-CPU and multi-GPU systems. This middleware allows task implementations for both CPU and GPU, deciding at runtime which implementation will run according to the available hardware resources. The performance results obtained with WORMS showed that is possible to outperform both CPU and GPU reference tools in some applications.