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Previous issue date: 2014-09-10 / FINEP/Petrobrás(CENPES) / Organizações que lidam com sistemas computacionais buscam cada vez mais melhorar o desempenho de suas aplicações. Essas aplicações possuem como principal característica o processamento massivo de dados. A solução utilizada para execução desses problemas é baseada, em geral, em arquiteturas de processadores de uso geral, cuja principal característica é sua estrutura de hardware baseada no Paradigma de Von Neumann. Esse paradigma possui uma deficiência conhecida como “Gargalo de Von Neumann”, onde instruções que poderiam ser executadas de forma simultânea, devido à sua independência de dados, acabam sendo processadas sequencialmente, prejudicando o potencial desempenho dessa classe de aplicações. Para aumentar o processamento paralelo dos sistemas, as Organizações costumam adotar uma estrutura baseada na associação de vários PCs, conectados a uma rede de alta velocidade e trabalham em conjunto para resolver um grande problema. A essa associação é atribuída o nome de cluster, a qual cada integrante PC, chamado de nó, realiza uma parte da computação de um grande problema de forma simultânea, proporcionando a ideia de um paralelismo explícito da aplicação como um todo. Mesmo com um aumento significativo de elementos de processamento independentes, este crescimento é insuficiente para atender à enorme quantidade de demanda de computação de dados em aplicações complexas. Ela exige uma divisão de grupos de instruções independentes, distribuídos entre os nós. Esta estratégia dá a idéia de paralelismo e assim um melhor desempenho. No entanto, o desempenho em cada nó permanece degradado, devido ao estrangulamento seqüencial presente nós processadores. A fim de aumentar o paralelismo das operações em cada nó, soluções híbridas, compostas por CPUs convencionais e coprocessadores foram adotadas. Um desses coprocessadores é o FPGA (Field Programmable Gate Array), que geralmente é conectado ao PC através do barramento PCIe. O projeto descrito na dissertação propõe uma metodologia de desenvolvimento para este aglomerado híbrido, de modo a aumentar o desempenho de aplicações científicas que requerem uma grande quantidade de processamento de dados. A metodologia é apresentada e dois exemplos são discutidos em detalhes.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpe.br:123456789/11839 |
| Date | 10 September 2014 |
| Creators | BARROS JÚNIOR, Severino José de |
| Contributors | LIMA, Manoel Eusébio de |
| Publisher | Universidade Federal de Pernambuco |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Breton |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFPE, instname:Universidade Federal de Pernambuco, instacron:UFPE |
| Rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil, http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/, info:eu-repo/semantics/openAccess |
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