Submitted by Almir Azevedo (barbio1313@gmail.com) on 2013-12-09T12:17:20Z No. of bitstreams: 1 dissertacao_mestrado_ien_2012_01.pdf: 1805099 bytes, checksum: c22681117de84a4db428c8b495af3eab (MD5) / Made available in DSpace on 2013-12-09T12:17:20Z (GMT). No. of bitstreams: 1 dissertacao_mestrado_ien_2012_01.pdf: 1805099 bytes, checksum: c22681117de84a4db428c8b495af3eab (MD5) Previous issue date: 2012 / A computação em cluster tem sido amplamente utilizada como uma alternativa de relativo baixo custo para processamento paralelo em aplicações científicas. Com a utilização do padrão de interface de troca de mensagens (MPI, do inglês Message-Passing Interface), o desenvolvimento tornou-se ainda mais acessível e difundido na comunidade científica. Uma tendência mais recente é a utilização de Unidades de Processamento Gráfico (GPU, do inglês Graphic Processing Unit), que são poderosos coprocessadores capazes de realizar centenas de instruções ao mesmo tempo, podendo chegar a uma capacidade de processamento centenas de vezes a de uma CPU. Entretanto, um microcomputador convencional não abriga, em geral, mais de duas GPUs. Portanto, propõe-se neste trabalho o desenvolvimento e avaliação de uma abordagem paralela híbrida de baixo custo na solução de um problema típico da engenharia nuclear. A ideia é utilizar a tecnologia de paralelismo em clusters (MPI) em conjunto com a de programação de GPUs (CUDA, do inglês Compute Unified Device Architecture) no desenvolvimento de um sistema para simulação do transporte de nêutrons, através de uma blindagem por meio do Método Monte Carlo. Utilizando a estrutura física de cluster composto de quatro computadores com processadores quad-core e 2 GPUs cada, foram desenvolvidos programas utilizando as tecnologias MPI e CUDA. Experimentos empregando diversas configurações, desde 1 até 8 GPUs, foram executados e comparados entre si, bem como com o programa sequencial (não paralelo). Observou-se uma redução do tempo de processamento da ordem de 2.000 vezes quando se comparada a versão paralela de 8 GPUs com a versão sequencial. Os resultados aqui apresentados são discutidos e analisados com o objetivo de destacar ganhos e possíveis limitações da abordagem proposta. / Cluster computing has been widely used as a low cost alternative for parallel processing in scientific applications. With the use of Message-Passing Interface (MPI) protocol development became even more accessible and widespread in the scientific community. A more recent trend is the use of Graphic Processing Unit (GPU), which is a powerful co-processor able to perform hundreds of instructions in parallel, reaching a capacity of hundreds of times the processing of a CPU. However, a standard PC does not allow, in general, more than two GPUs. Hence, it is proposed in this work development and evaluation of a hybrid low cost parallel approach to the solution to a nuclear engineering typical problem. The idea is to use clusters parallelism technology (MPI) together with GPU programming techniques (CUDA – Compute Unified Device Architeture) to simulate neutron transport through a slab using Monte Carlo method. By using a cluster comprised by four quad-core computers with 2 GPU each, it has been developed programs using MPI and CUDA technologies. Experiments, applying different configurations, from 1 to 8 GPUs has been performed and results were compared with the sequential (non-parallel) version. A speed up of about 2.000 times has been observed when comparing the 8- GPU with the sequential version. Results here presented are discussed and analysed with the objective of outlining gains and possible limitations of the proposed approah.