Several critical human activities depend on the weather forecasting. Some of them are transportation, health, work, safety, and agriculture. Such activities require computational solutions for weather forecasting through numerical models. These numerical models must be accurate and allow the computers to process them quickly. In this project, we aim at migrating a small part of the software of the weather forecasting model of Brazil, BRAMS Brazilian developments on the Regional Atmospheric Modelling System to a heterogeneous system composed of Xeon (Intel) processors coupled to a reprogrammable circuit (FPGA) via PCIe bus. According to the studies in the literature, the chemical equation from the mass continuity equation is the most computationally demanding part. This term calculates several linear systems Ax = b. Thus, we implemented such equations in hardware and provided a portable and highly parallel design in OpenCL language. The OpenCL framework also allowed us to couple our circuit to BRAMS legacy code in Fortran90. Although the development tools present several problems, the designed solution has shown to be viable with the exploration of parallel techniques. However, the performance was below of what we expected. / Várias atividades humanas dependem da previsão do tempo. Algumas delas são transporte, saúde, trabalho, segurança e agricultura. Tais atividades exigem solucões computacionais para previsão do tempo através de modelos numéricos. Estes modelos numéricos devem ser precisos e ágeis para serem processados no computador.Este projeto visa portar uma pequena parte do software do modelo de previsão de tempo do Brasil, o BRAMSBrazilian developments on the Regional Atmospheric Modelling Systempara uma arquitetura heterogênea composta por processadores Xeon (Intel) acoplados a um circuito reprogramável em FPGA via barramento PCIe. De acordo com os estudos, o termo da química da equação de continuidade da massa é o termo mais caro computacionalmente. Este termo calcula várias equações lineares do tipo Ax = b. Deste modo, este trabalho implementou estas equações em hardware, provendo um ´codigo portável e paralelo na linguagem OpenCL. O framework OpenCL também nos permitiu acoplar o código legado do BRAMS em Fortran90 junto com o hardware desenvolvido. Embora as ferramentas de desenvolvimento tenham apresentado vários problemas, a solução implementada mostrou-se viável com a exploração de técnicas de paralelismo. Entretando sua perfomance ficou muito aquém do desejado.

Several critical human activities depend on the weather forecasting. Some of them are transportation, health, work, safety, and agriculture. Such activities require computational solutions for weather forecasting through numerical models. These numerical models must be accurate and allow the computers to process them quickly. In this project, we aim at migrating a small part of the software of the weather forecasting model of Brazil, BRAMS Brazilian developments on the Regional Atmospheric Modelling System to a heterogeneous system composed of Xeon (Intel) processors coupled to a reprogrammable circuit (FPGA) via PCIe bus. According to the studies in the literature, the chemical equation from the mass continuity equation is the most computationally demanding part. This term calculates several linear systems Ax = b. Thus, we implemented such equations in hardware and provided a portable and highly parallel design in OpenCL language. The OpenCL framework also allowed us to couple our circuit to BRAMS legacy code in Fortran90. Although the development tools present several problems, the designed solution has shown to be viable with the exploration of parallel techniques. However, the performance was below of what we expected. / Várias atividades humanas dependem da previsão do tempo. Algumas delas são transporte, saúde, trabalho, segurança e agricultura. Tais atividades exigem solucões computacionais para previsão do tempo através de modelos numéricos. Estes modelos numéricos devem ser precisos e ágeis para serem processados no computador.Este projeto visa portar uma pequena parte do software do modelo de previsão de tempo do Brasil, o BRAMSBrazilian developments on the Regional Atmospheric Modelling Systempara uma arquitetura heterogênea composta por processadores Xeon (Intel) acoplados a um circuito reprogramável em FPGA via barramento PCIe. De acordo com os estudos, o termo da química da equação de continuidade da massa é o termo mais caro computacionalmente. Este termo calcula várias equações lineares do tipo Ax = b. Deste modo, este trabalho implementou estas equações em hardware, provendo um ´codigo portável e paralelo na linguagem OpenCL. O framework OpenCL também nos permitiu acoplar o código legado do BRAMS em Fortran90 junto com o hardware desenvolvido. Embora as ferramentas de desenvolvimento tenham apresentado vários problemas, a solução implementada mostrou-se viável com a exploração de técnicas de paralelismo. Entretando sua perfomance ficou muito aquém do desejado.

Submitted by Hellen Luz (hellencrisluz@gmail.com) on 2017-07-26T19:13:46Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_OtimizacaoMultiEnxame.pdf: 21921599 bytes, checksum: 6cbd45a74833514b23e7604d298c5978 (MD5) / Approved for entry into archive by Irvana Coutinho (irvana@ufpa.br) on 2017-08-21T13:29:15Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_OtimizacaoMultiEnxame.pdf: 21921599 bytes, checksum: 6cbd45a74833514b23e7604d298c5978 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-08-21T13:29:15Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_OtimizacaoMultiEnxame.pdf: 21921599 bytes, checksum: 6cbd45a74833514b23e7604d298c5978 (MD5) Previous issue date: 2014-05-23 / FAPESPA - Fundação Amazônia de Amparo a Estudos e Pesquisas / Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um conjunto de metaheurística híbridas, baseadas na utilização das estratégias evolutivas em conjunto com os algoritmos de otimização por enxame de partículas clássica e quântica sob um ambiente multi-enxame com topologia mestre-escravos. Tais algoritmos são denominados Competitive Evolutionary Multi-Swarm Optimization (CEMSO) 1 e Competitive Quantum-Behaviour Evolutionary Multi-Swarm Optimization (CQEMSO) 2. Para efeito de comparação e validação dos resultados, são utilizados quatro problemas de engenharia presentes em diversas publicações científicas: Projeto de Viga de Aço (WBD); Peso da Tensão/Compressão sobre Mola (MWTCS); Projeto de Redutor de Velocidade (SRD); Projeto de Vaso de Pressão (DPV). Em relação a implementação, os algoritmos foram desenvolvidos sob a arquitetura CUDA, a qual proporciona um ambiente de computação paralela massiva que viabiliza uma distribuição de dados mais adequada em relação a organização dos enxames, além de contribuir para a diminuição significativa do tempo de processamento. Com a aplicação das estratégias evolutivas nos algoritmos PSO e QPSO, bem como os mecanismos de condições de contorno propostos, as soluções descritas neste documento oferecem diversas vantagens, onde se pode destacar melhorias na capacidade de busca, aumento na taxa de convergência e alto grau de paralelismo. Tais fatos são confirmados através dos dados obtidos (i.e. Tempo de execução, melhores soluções obtidas, média e variância de resultados) pelos algoritmos CEMSO e CQEMSO em relação as versões multi-enxame dos algorimos PSO (COMSO), EPSO (COEMSO) e COQMSO (QPSO), todos implementados e submetidos a análise de desempenho através dos experimentos com problemas de engenharia. / This paper presents the development of a set of hybrid metaheuristic based on the use of evolutionary strategies in conjunction with classical and quantum multi-swarm optimization with master-slave approach. These algorithms are named Competitive Evolutionary Multi-Swarm Optimization (CEMSO) and Competitive Quantum-Behaviour Evolutionary Multi-Swarm Optimization (CQEMSO). For comparison and validation of the results, four engineering problems encountered in many publications scientific are used: Welded Beam Design (WBD); Minimization of the Weight of a Tension/ Compression Spring (MWTCS); Speed Reducer Design (SRD); Design of a Pressure Vessel (DPV). The algorithms were developed under the CUDA architecture, which provides a massive parallel computing environment that enables a more appropriate data allocation regarding the organization of swarms, as well as contributing to the significant decrease in processing time. With the application of evolutionary strategies in the PSO and QPSO algorithms, as well as the proposed boundary conditions, the solutions described in this document offer several advantages. We can highlight improvements in the ability to search, increasing the convergence rate and high degree of parallelism. These facts are confirmed by the data obtained (i.e. Execution time, best solutions obtained, mean and variance of results) by CQEMSO and CQEMSO algorithms when compared to those obtained from multi-swarm approach for PSO (COMSO), EPSO (COEMSO) and QPSO (COQMSO). All of these algorithms were implemented and subjected to performance analysis through experiments with engineering problems described above.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / Parallel architectures has been ubiquitous for some time now. However, the word ubiquitous can’t be applied to parallel programs, because there is a greater complexity to code them comparing to ordinary programs. This fact is aggravated when the programming also involves accelerators, like GPUs, which demand the use of tools with scpecific resources. Considering this setting, there are programming models that make easier the codification of parallel applications to explore accelerators, nevertheless, we don’t know APIs that allow implementing programs with parallel loops that can be processed simultaneously by multiple CPUs and multiple GPUs. This works presents a high-level C++ API called HPSM aiming to make easier and more efficient the codification of parallel programs intended to explore multi-CPU and multi-GPU architectures. Following this idea, the desire is to improve performance through the sum of resources. HPSM uses parallel loops and reductions implemented by three parallel back-ends, being Serial, OpenMP and StarPU. Our hypothesis estimates that scientific applications can explore heterogeneous processing in multi-CPU and multi-GPU to achieve a better performance than exploring just accelerators. Comparisons with other parallel programming interfaces demonstrated that HPSM can reduce a multi-CPU and multi-GPU code in more than 50%. The use of the new API can introduce impact to program performance, where experiments showed a variable overhead for each application, that can achieve a maximum value of 16,4%. The experimental results confirmed the hypothesis, because the N-Body, Hotspot e CFD applications achieved gains using just CPUs and just GPUs, as well as overcame the performance achieved by just accelerators (GPUs) through the combination of multi-CPU and multi-GPU. / Arquiteturas paralelas são consideradas ubíquas atualmente. No entanto, o mesmo termo não pode ser aplicado aos programas paralelos, pois existe uma complexidade maior para codificálos em relação aos programas convencionais. Este fato é agravado quando a programação envolve também aceleradores, como GPUs, que demandam o uso de ferramentas com recursos muito específicos. Neste cenário, apesar de existirem modelos de programação que facilitam a codificação de aplicações paralelas para explorar aceleradores, desconhece-se a existência de APIs que permitam a construção de programas com laços paralelos que possam ser processados simultaneamente em múltiplas CPUs e múltiplas GPUs. Este trabalho apresenta uma API C++ de alto nível, denominada HPSM, visando facilitar e tornar mais eficiente a codificação de programas paralelos voltados a explorar arquiteturas com multi-CPU e multi-GPU. Seguindo esta ideia, deseja-se ganhar desempenho através da soma dos recursos. A HPSM é baseada em laços e reduções paralelas implementadas por meio de três diferentes back-ends paralelos, sendo Serial, OpenMP e StarPU. A hipótese deste estudo é que aplicações científicas podem valer-se do processamento heterogêneo em multi-CPU e multi-GPU para alcançar um desempenho superior em relação ao uso de apenas aceleradores. Comparações com outras interfaces de programação paralela demonstraram que o uso da HPSM pode reduzir em mais de 50% o tamanho de um programa multi-CPU e multi-GPU. O uso da nova API pode trazer impacto no desempenho do programa, sendo que experimentos demonstraram que seu sobrecusto é variável de acordo com a aplicação, chegando até 16,4%. Os resultados experimentais confirmaram a hipótese, pois as aplicações N-Body, Hotspot e CFD, além de alcançarem ganhos ao utilizar somente CPUs e somente GPUs, também superaram o desempenho obtido por somente aceleradores (GPUs) através da combinação de multi-CPU e multi-GPU.

A agricultura de precisão tem agregado alto valor para os agricultores por causa das tecnologias que estão ligadas a ela. Sistemas que extraem informações de imagens digitais são extremamente utilizados para que o agricultor tome decisões a fim de aumentar sua produtividade. Uma das técnicas de realizar o monitoramento é a construção de um mosaico de imagens aéreas, onde são utilizadas aeronaves voando em baixa altitude. Esta técnica pode levar dezenas de horas para ser concluída, dependendo da configuração do computador que a executa. Com o intuito de reduzir o tempo nessa construção e tornar possível o embarque a essa aplicação, este trabalho apresenta uma maneira simplificada de construir o mosaico de imagens aéreas baseada na técnica de georreferenciamento direto, no qual utiliza a computação heterogênea para acelerar o desempenho. Essa abordagem é composta por apenas três técnicas que também compõem a abordagem clássica para a construção de mosaicos (warping, extração de características e combinação de características), além de inserir em seus cálculos os dados fornecidos pelos sensores GPS e IMU com a finalidade de direcionar e posicionar cada imagem pertencente ao conjunto que formará o mosaico. A plataforma de computação heterogênea utilizada neste trabalho é a NVIDIA Jetson TK1 escolhida pelo fato de disponibilizar de uma GPU que suporta a linguagem de programação CUDA. Utilizando esta abordagem, a falta de correção da perspectiva do conteúdo (geometria) da imagem gera um resultado inesperado, pois os dados fornecidos pela IMU, ao contrário do que se imagina, apenas servem para corrigir a posição das coordenadas do GPS registradas no momento de captura de cada imagem que compõem o mosaico. O tempo de execução da aplicação desenvolvida é satisfatório tornando possível a adoção desta abordagem. / Accuracy agriculture has added value to farmers thanks to the new technologies that are linked to it. Systems that extract information from digital images are very usefull to help farmers making decisions in order to increase their productivity. One of the techniques to perform this kind of monitoring is the construction of an aerial imagery mosaic where aircrafts flies in low altitude. This technique may take hours to be completed, depending on computer\'s configuration. With the purpose of reducing time in this construction, this thesis presents a simplified way to make aerial imagery mosaic based on direct georeferencing. This approach is composed by three techniques that also make up the classic approach to building mosaics (warping, extraction of characteristics and combination of characteristics), the difference is with this technique here presented is also possible to insert into the calculations the data provided by the GPS and IMU sensors with the purpose of directing and positioning each image to the belonging set to form the mosaic. The heterogeneous computing platform used in this work is the NVIDIA JetsonTK1, this platform was chosen because it offers a GPU that supports the language of CUDA programming. If the images\' geometry errors weren\'t rectfyed, using this approach, an unexpected result happens, because the data provided by IMU, contrary to what is imagined, only serve to correct the position of the GPS coordinates recorded at the moment of capture of each image that composes the mosaic. The developing time in this application is satisfactory making the adoption of this approch favorable.