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Tipo do documento:	Dissertação
Título:	NUMA-ICTM : uma versão paralela do ICTM explorando estratégias de alocação de memória para máquinas NUMA
Autor:	Castro, Márcio Bastos
Primeiro orientador:	Fernandes, Luiz Gustavo Leão
Resumo:	Na Geofísica, a subdivisão apropriada de uma região em segmentos é extremamente importante. O ICTM (Interval Categorizer Tesselation Model) é uma aplicação capaz de categorizar regiões geográficas utilizando informações extraídas de imagens de satélite. O processo de categorização de grandes regiões é considerado um problema computacionalmente intensivo, o que justifica a proposta e desenvolvimento de soluções paralelas com intuito de aumentar sua aplicabilidade. Recentes avanços em arquiteturas multiprocessadas caminham em direção a arquiteturas do tipo NUMA (Non-uniform Memory Access), as quais combinam a eficiência e escalabilidade das máquinas MPP (Massively Parallel Processing) com a facilidade de programação das máquinas SMP (Symmetric Multiprocessors). Neste trabalho, é apresentada a NUMA-ICTM: uma solução paralela do ICTM para máquinas NUMA explorando estratégias de alocação de memória. Primeiramente, o ICTM é paralelizado utilizando-se somente OpenMP. Posteriormente, esta solução é otimizada utilizando-se a interfade MAI (Memory Affinity Interface), a qual proporciona um melhor controle sobre a alocação de dados em memória em máquinas NUMA. Os resultados mostram que esta otimização permite importantes ganhos de desempenho sobre a solução paralela que utiliza somente OpenMP
Palavras-chave:	INFORMÁTICA PROCESSAMENTO DE ALTO DESEMPENHO ARQUITETURA DE COMPUTADOR
Área(s) do CNPq:	CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Idioma:	por
País:	BR
Instituição:	Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul
Sigla da instituição:	PUCRS
Departamento:	Faculdade de Informáca
Programa:	Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação
Tipo de acesso:	Acesso Aberto
URI:	http://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/5040
Data de defesa:	16-Jan-2009
Aparece nas coleções:	Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação

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