1. TEDE PUCRS
  2. Teses e Dissertações dos Programas de Pós-Graduação da PUCRS
  3. Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação
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dc.creatorCampos Velho, Pedro Antônio Madeira de-
dc.creator.Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4779898T4por
dc.contributor.advisor1Fernandes, Luiz Gustavo Leão-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4784653A5por
dc.date.accessioned2015-04-14T14:50:23Z-
dc.date.available2006-10-18-
dc.date.issued2006-09-14-
dc.identifier.urihttp://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/5293-
dc.description.resumoA modelagem analítica pode ser utilizada para prever desempenho, detectar deficiências e avaliar estratégias para melhorar sistemas. No contexto da modelagem computacional, diversos formalismos para a modelagem analítica estão se popularizando devido ao fato de proverem alto-nível de abstração e modularidade. No entanto, para inferir estimativas de desempenho destes modelos, é necessário resolver um sistema de equações. Em modelos analíticos estruturados, tais sistemas não se apresentam na forma tradicional, Ax = b, pois a matriz de coeficientes (A) é trocada por uma expressão algébrica (Q), denominada Descritor Markoviano (ou só descritor). Logo, a multiplicação convencional, Ax é substituída pela multiplicação vetor-descritor (MVD), Qx. Dois algoritmos foram propostos recentemente para implementar a MVD: shuffle e slice. Ambos apresentam um alto custo computacional, que eleva drasticamente o tempo necessário para resolver modelos complexos. O objetivo do presente trabalho está relacionado com a utilização de técnicas de alto desempenho para propor versões mais rápidas, tanto para o algoritmo shuffle quanto para o slice.por
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2015-04-14T14:50:23Z (GMT). No. of bitstreams: 1 383804.pdf: 953836 bytes, checksum: 5d80004bb1d1ce5e662e69f7194febd2 (MD5) Previous issue date: 2006-09-14eng
dc.formatapplication/pdfpor
dc.thumbnail.urlhttp://tede2.pucrs.br:80/tede2/retrieve/16157/383804.pdf.jpg*
dc.languageporpor
dc.publisherPontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sulpor
dc.publisher.departmentFaculdade de Informácapor
dc.publisher.countryBRpor
dc.publisher.initialsPUCRSpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Ciência da Computaçãopor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.subjectAVALIAÇÃO DE DESEMPENHO (INFORMÁTICA)por
dc.subjectÁLGEBRA TENSORIALpor
dc.subjectALGORITMOSpor
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpor
dc.titleAlternativas de alto desempenho para a multiplicação vetor-descritorpor
dc.typeDissertaçãopor
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