Portal de Administração de Conferências - CEFET-MG, 15ª Semana de Ciência & Tecnologia 2019 - CEFET-MG

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PARALELISMO COMPUTACIONAL UTILIZANDO TÉCNICAS ESTATÍSTICAS
Eduardo Henrique da Rocha Coppoli, Cássia Nunes Almeida, Inácio Silveira Latorre Moura

Última alteração: 2019-08-19

Resumo


A computação paralela vem sendo aplicada em diversas áreas do conhecimento, uma vez que contribui com a redução do tempo gasto no processamento de determinados algoritmos. O Método dos Elementos Finitos (MEF) é utilizado amplamente para se determinar soluções aproximadas de equações diferenciais com valores de contorno, entretanto esta metodologia possui limitadores quando se pretende paralelizar seu código computacional. O Belief Propagation (BP) constitui uma das possíveis alternativas para se tratar estes problemas de valor contorno, sendo o Gaussian Belief Propagation (GaBP) uma variante do BP que utiliza um processo de inferência para a obtenção da solução do problema baseado em uma distribuição normal. Uma importante característica desta metodologia é que a mesma descarta a necessidade de um sistema linear e devido a sua construção, baseada em transmissão de mensagens, a torna altamente paralelizável. Neste trabalho foi paralelizado um algoritmo GaBP utilizando-se OpenMP (Open Multiprocessing), chegando-se a um speedup de aproximadamente 2,5 em relação ao algoritmo original.

Palavras-chave


Paralelismo Computacional. Estatística. OpenMP.