Tese (doutorado) - Universidade Federal do Rio de Janeiro. Coordenação dos Programas de Pos-Graduação em Engenharia / Made available in DSpace on 2012-10-16T05:52:41Z (GMT). No. of bitstreams: 0Bitstream added on 2016-01-08T18:28:48Z : No. of bitstreams: 1 92852.pdf: 3652961 bytes, checksum: 61ac9b71f0fb2a564831d4578d4ae4a7 (MD5)

Orientador : Arthur João Catto / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Ciencia da Computação / Made available in DSpace on 2018-07-15T23:28:47Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Sa_ManoelPedro_M.pdf: 2832255 bytes, checksum: e68862f99a54d53916202887880ae34f (MD5) Previous issue date: 1991 / Resumo: Esta dissertação faz uma discussão dos principais conceitos relacionados ao annazenamel1to de estruturas de dados em computadores a fluxo de dados dinâmicos e a relação destes conceitos com a arquitetura. Como exemplos de computadores que têm armazenamento de estruturas são apresentados os computadores a fluxo de dados da Universidade de Manchester e do MIT. Introduzimos a seguir uma nova organização para. suportar operações locais na unidade responsável pelo armazenamento de estruturas com o objetivo de aumentar o desempenho dos computadores a fluxo de dados. A avaliação parcial que realizamos sobre esta proposta baseia-se em resultados de simulação / Abstract: This dissertation makes a survey of the most important cOl1cepts related to stored data structures il1 tagged dataflow computers and studies their relation to the architecture. As examples of computers that have stored data structures it discusses the dataflow computers of Manchester and MIT. On the dissertation we propose local operations in the unit responsible for the storage of data structures as a way to increase the performance of dataflow computers. This proposal is partly evaluated on the basis of results obtained from simulation / Mestrado / Mestre em Ciência da Computação

Dissertação (mestrado) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná, 2003 / Inclui bibliografias / O objetivo desta dissertação de mestrado é estudar, propor e implementar uma ferramenta para gerência de clusters abertos. Esta dissertação de mestrado faz parte do projeto ParaPUC que está em desenvolvimento desde outubro de 1998 no programa de Pós-Gradu / The goal of this Master thesis is to study, to define and to implement a management tool for open clusters. This activity is being carried under the ParaPUC project of the Postgraduate Program in Applied Computer Science of the Pontifícia Universidade Cat

Orientador: Ricardo de Oliveira Anido / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-03T23:46:40Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Fernandes_LeonardoLeiria_M.pdf: 1817080 bytes, checksum: e223a750bcebd0d02b1ff29f8e7cd9e2 (MD5) Previous issue date: 2004 / Mestrado / Ciência da Computação / Mestre em Ciência da Computação

Orientadores: Shusaburo Motoyama, Claudio Kirner / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica / Made available in DSpace on 2018-07-17T11:53:47Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Silva_JorgeLuize_D.pdf: 9332250 bytes, checksum: 7333ab47e718273c0c4a589b6727c50a (MD5) Previous issue date: 1992 / Resumo: Este trabalho teve como objetivo analisar e desenvolver Programação a Fluxo de Dados Tolerante a Falhas em um computador paralelo estruturado recursivamente (CPER). O CPER é uma máquina paralela que possui uma estrutura básica constituída de N Elementos de Processamento (EP), interligados através de um barramento paralelo de alta velocidade, correspondendo ao barramento nível 1. Várias destas estruturas básicas interligadas através de um outro barramento constitui a estrutura do barramento nível 2. O uso recursivo desta mesma regra irá compor a estrutura hierárquica do CPER, que permite expansão, flexibilidade e alto grau de Tolerância a Falhas. Entretanto esta arquitetura pode não ser eficiente, se não utilizarmos conceitos de programação paralela. Propusemos então a Programação a Fluxo de Dados na estrutura hierárquica do CPER. Inicialmente apresentamos o hardware do CPER, e suas estruturas de alto desempenho. Em seguida, mostramos como o CPER opera para executar programas a fluxo de dados de forma dinâmica e mostramos também uma solução de software para garantir Tolerância a Falhas na programação a fluxo de Dados. Finalmente apresentamos um simulador (FDsim), e uma análise estocástica, que tiveram como objetivo mostrar viabilidade e eficiência da máquina paralela proposta / Abstract: In this work is analyzed the fault tolerant data flow processing in a computer based on hierarchical parallel buses. In this architecture, a set of N processors, each one called processing element (PE), are interconnected to a bus constituting a basic structure or cluster. The set of the buses of these basic structures correspond to the parallel buses leveI 1. Several basic structures of level 1 are interconnected to a bus constituting a cluster for the parallel buses leveI 2. The same idea can be recursively used to get parallel buses leveI M. This computer architecture based on hierarchical parallel buses permits the expansion flexibility and is highly fault tolerant computer. However, this architecture may not be efficient. If it is not utilized parallel programming concept. In this work we proposed the data flow processing for the execution of the programs in hierarchical parallel buses machine. First of alI, it is proposed hardware solution to get high throughput for inter-clusters and inter-Ievels communications in hierarchical parallel buses machine. FOllowing, it is discussed how the parallel buses computer can work as a dynamic data flow machine and it is proposed software solution to get fault tolerant processing. Finally, a software simulation is carried out to show the feasibility and efficiency of proposed parallel buses machine / Doutorado / Doutor em Engenharia Elétrica

A pesar del explosivo crecimiento de la capacidad computacional de los ordenadores convencionales, alimentada fundamentalmente por la rápida evolución experimentada por los procesadores, existen multitud de problemas de notable importancia que aún no pueden ser abordados de forma satisfactoria. La solución más factible para abordar este tipo de problemas se basa en la utilización de computadores paralelos. Esta tesis se centra en el estudio de la red de interconexión de los computadores paralelos, aportando soluciones eficaces para mejorar su rendimiento. Se proponen mejoras de los elementos críticos de la red: los encaminadores y la propia topología. Las nuevas propuestas derivadas del trabajo son:· Un eficaz mecanismo de encaminamiento con un menor coste. Esta idea fue empleada por IBM en el supercomputador IBM BlueGene/L.· Se ha mejorado la gestión interna de los encaminadores con un coste acotado.· Se presentan arquitecturas de almacenamiento para los encaminadores con una relación coste-rendimiento favorable.· Se propone una nueva disposición de la red de interconexión que permite mejorar sus propiedades topológicas de forma notable frente a las empleadas usualmente.

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:24:00Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2012-10-17Bitstream added on 2014-06-13T20:30:51Z : No. of bitstreams: 1 gulo_casj_me_sjrp.pdf: 1004896 bytes, checksum: d189543ceda76e9ee5b4a62ae7aaaffa (MD5) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / A evolução constante na velocidade de cálculos dos processadores tem sido uma grande aliada no desenvolvimento de áreas da Ciência que exigem processamento de alto desempenho. Associados aos recursos computacionais faz-se necessário o emprego de técnicas de computação paralela no intuito de explorar ao máximo a capacidade de processamento da arquitetura escolhida, bem como, reduzir o tempo de espera no processamento. No entanto, o custo financeiro para aquisição deste tipo dehardwarenão é muito baixo, implicando na busca de alternativas para sua utilização. As arquiteturas de processadores multicoree General Purpose Computing on Graphics Processing Unit(GPGPU), tornam-se opções de baixo custo, pois são projeta-das para oferecer infraestrutura para o processamento de alto desempenho e atender aplicações de tempo real. Com o aperfeiçoamento das tecnologias multicomputador, multiprocessador e GPGPU, a paralelização de técnicas de processamento de imagem tem obtido destaque por vi-abilizar a redução do tempo de processamento de métodos complexos aplicados em imagem de alta resolução. Neste trabalho, é apresentado o estudo e uma abordagem de paralelização em GPGPU, utilizando a arquitetura CUDA, do método de suavização de imagem baseado num modelo variacional, proposto por Jin e Yang (2011), e sua aplicação em imagens com al-tas resoluções. Os resultados obtidos nos experimentos, permitiram obter um speedupde até quinze vezes no tempo de processamento de imagens, comparando o algoritmo sequencial e o algoritmo otimizado paralelizado em CUDA, o que pode viabilizar sua utilização em diversas aplicações de tempo real / Supported by processors evolution, high performance computing have contributed to develop-ment in several scientific research areas which require advanced computations, such as image processing, augmented reality, and others. To fully exploit high performance computing availa-ble in these resources and to decrease processing time, is necessary apply parallel computing. However, those resources are expensive, which implies the search for alternatives ways to use it. The multicore processors architecture andGeneral Purpose Computing on Graphics Proces-sing Unit(GPGPU) become a low cost options, as they were designed to provide infrastructure for high performance computing and attend real-time applications.With the improvements gai-ned in technologies related to multicomputer, multiprocessor and, more recently, to GPGPUs, the parallelization of computational image processing techniques has gained extraordinary pro-minence. This parallelization is crucial for the use of such techniques in applications that have strong demands in terms of processing time, so that even more complex computational algo-rithms can be used, as well as their use on images of higher resolution. In this research, the parallelization in GPGPU of a recent image smoothing method based on a variation model is described and discussed. This method was proposed by Jin and Yang (2011) and is in-demand due to its computation time, and its use with high resolution images. The results obtained are very promising, revealing a speedup about fifteen times in terms of computational speed

Orientador: Antonio Carlos Sementille / Banca: José Remo Ferreira Brega / Banca: Edgard A. Lamounier Junior / Resumo: A evolução constante na velocidade de cálculos dos processadores tem sido uma grande aliada no desenvolvimento de áreas da Ciência que exigem processamento de alto desempenho. Associados aos recursos computacionais faz-se necessário o emprego de técnicas de computação paralela no intuito de explorar ao máximo a capacidade de processamento da arquitetura escolhida, bem como, reduzir o tempo de espera no processamento. No entanto, o custo financeiro para aquisição deste tipo dehardwarenão é muito baixo, implicando na busca de alternativas para sua utilização. As arquiteturas de processadores multicoree General Purpose Computing on Graphics Processing Unit(GPGPU), tornam-se opções de baixo custo, pois são projeta-das para oferecer infraestrutura para o processamento de alto desempenho e atender aplicações de tempo real. Com o aperfeiçoamento das tecnologias multicomputador, multiprocessador e GPGPU, a paralelização de técnicas de processamento de imagem tem obtido destaque por vi-abilizar a redução do tempo de processamento de métodos complexos aplicados em imagem de alta resolução. Neste trabalho, é apresentado o estudo e uma abordagem de paralelização em GPGPU, utilizando a arquitetura CUDA, do método de suavização de imagem baseado num modelo variacional, proposto por Jin e Yang (2011), e sua aplicação em imagens com al-tas resoluções. Os resultados obtidos nos experimentos, permitiram obter um speedupde até quinze vezes no tempo de processamento de imagens, comparando o algoritmo sequencial e o algoritmo otimizado paralelizado em CUDA, o que pode viabilizar sua utilização em diversas aplicações de tempo real / Abstract: Supported by processors evolution, high performance computing have contributed to develop-ment in several scientific research areas which require advanced computations, such as image processing, augmented reality, and others. To fully exploit high performance computing availa-ble in these resources and to decrease processing time, is necessary apply parallel computing. However, those resources are expensive, which implies the search for alternatives ways to use it. The multicore processors architecture andGeneral Purpose Computing on Graphics Proces-sing Unit(GPGPU) become a low cost options, as they were designed to provide infrastructure for high performance computing and attend real-time applications.With the improvements gai-ned in technologies related to multicomputer, multiprocessor and, more recently, to GPGPUs, the parallelization of computational image processing techniques has gained extraordinary pro-minence. This parallelization is crucial for the use of such techniques in applications that have strong demands in terms of processing time, so that even more complex computational algo-rithms can be used, as well as their use on images of higher resolution. In this research, the parallelization in GPGPU of a recent image smoothing method based on a variation model is described and discussed. This method was proposed by Jin and Yang (2011) and is in-demand due to its computation time, and its use with high resolution images. The results obtained are very promising, revealing a speedup about fifteen times in terms of computational speed / Mestre

Orientadores: Vitor Rafael Coluci, Lubienska Cristina Lucas Jaquiê Ribeiro / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Tecnologia / Made available in DSpace on 2018-08-22T12:49:14Z (GMT). No. of bitstreams: 1 NascimentoJunior_OrlandoSaraiva_M.pdf: 5339800 bytes, checksum: f37d5c4041d5404f5f45d33c5af054c5 (MD5) Previous issue date: 2013 / Resumo: Uma instalação hidráulica é um conjunto de dispositivos hidromecânicos e tubos com a função de transportar um fluido. O controle do escoamento deste fluido ocorre por meio de manobras nos dispositivos hidromecânicos. Uma investigação sobre o impacto das manobras destes dispositivos em uma instalação hidráulica pode evitar danos físicos ao sistema (como rompimento de tubos, por exemplo). Uma das formas de se investigar o efeito destas manobras é por meio da simulação. A simulação permite estudar um sistema hidráulico, que após uma manobra hidráulica sai de uma situação contínua (regime permanente inicial), entra em um estado transitório (regime transiente) para posteriormente entrar em uma nova situação contínua (regime permanente final). No regime de transiente hidráulico são formadas ondas de sobrepressão e subpressão internas na tubulação e que podem levar a danos. Um dos métodos mais aceitos para simulações de transiente hidráulico é o método das características, que permite transformar as equações diferenciais parciais que descrevem o fenômeno em um conjunto de equações diferenciais ordinárias. Dependendo do tamanho do sistema hidráulico (número e comprimento de tubos, número de dispositivos eletromecânicos, etc), o custo computacional pode ser elevado para se obter as informações sobre o comportamento do transiente. Neste trabalho aplicamos técnicas de computação paralela em placas de vídeos para processamento de propósito geral (GPU) e em multi-núcleos (OpenMP) para acelerar os cálculos do transiente hidráulico. Utilizamos um sistema hidráulico composto por um reservatório, uma válvula e um tubo e determinamos o ganho de desempenho em função do tamanho do tubo do sistema. A técnica OpenMP forneceu ganhos computacionais de até 3.3× enquanto a técnica envolvendo GPUs forneceu ganhos de 17×. Dessa forma, placas gráficas se mostraram muito interessantes para acelerar simulações de transientes hidráulicos com o método das características / Abstract: A hydraulic system is a set of hydromechanical devices and tubes designed to transport fluids through controlled operations. Investigating the impact of these operations on hydraulic systems can avoid physical damage to its parts (such as breakage of pipes, for example). One way to investigate these impacts is through computational simulations. The simulations allow to study a hydraulic system during initial and final steady states (after some device operation, for instance), and the transient state between them. During the hydraulic transient state, high and low pressure waves are formed in the tubes and are the main cause of tube damages. One of the most accepted methods for transient hydraulic simulations is the method of characteristics, which allows to transform the partial differential equations that describe the phenomenon in a set of ordinary differential equations. Depending on the size of the hydraulic system (number and length of tubes, number of electromechanical devices, etc), the computational cost to obtain information about the behavior of the transient can be large. In this work, we apply techniques of parallel computing involving video cards for general purpose processing (GPU) and multi-cores (OpenMP) to accelerate hydraulic transient calculations. We simulated a hydraulic system consisting of a reservoir, a valve and a pipe to determine the performance speedup as a function of the size of the pipe. The OpenMP technique provided computational speedup up to 3.3× whereas the GPU technique provided speedup of 17×. Therefore, our results indicated that GPUs are very interesting to accelerate hydraulic transients simulations using the method of characteristics / Mestrado / Tecnologia e Inovação / Mestre em Tecnologia