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2. Teses e Dissertações dos Programas de Pós-Graduação da PUCRS
3. Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação

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Document type:	Dissertação
Title:	Alternativas de alto desempenho para a multiplicação vetor-descritor
Author:	Campos Velho, Pedro Antônio Madeira de
Advisor:	Fernandes, Luiz Gustavo Leão
Abstract (native):	A 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.
Keywords:	AVALIAÇÃO DE DESEMPENHO (INFORMÁTICA) ÁLGEBRA TENSORIAL ALGORITMOS
CNPQ Knowledge Areas:	CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Language:	por
Country:	BR
Publisher:	Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul
Institution Acronym:	PUCRS
Department:	Faculdade de Informáca
Program:	Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação
Access type:	Acesso Aberto
URI:	http://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/5293
Issue Date:	14-Sep-2006
Appears in Collections:	Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação

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