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@InProceedings{SolórzanoCampChar:2019:PlWeEx,
               author = "Sol{\'o}rzano, Ana Lu{\'{\i}}sa Veroneze and Campos Velho, 
                         Haroldo Fraga de and Char{\~a}o, Andrea Schwertner",
          affiliation = "{Universidade Federal de Santa Maria (UFSM)} and {Instituto 
                         Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Universidade Federal 
                         de Santa Maria (UFSM)}",
                title = "Plataforma web para experimentos com algoritmo friends-of-friends 
                         paralelo h{\'{\i}}brido para classifica{\c{c}}{\~a}o de 
                         objetos astron{\^o}micos",
            booktitle = "Anais...",
                 year = "2019",
               editor = "Santos, Rafael Duarte Coelho Dos and Mattos, Ariane Frassoni Dos 
                         Santos De and Mello, Carina Barros and Queiroz, Gilberto Ribeiro 
                         De and Vasconcelos, Leandro Guarino De and Vieira, Luis Eduardo 
                         Antunes and Forti, Maria Cristina and Gatto, Rubens Cruz",
         organization = "Semin{\'a}rio de Inicia{\c{c}}{\~a}o Cient{\'{\i}}fica e 
                         Inicia{\c{c}}{\~a}o em Desenvolvimento Tecnol{\'o}gico e 
                         Inova{\c{c}}{\~a}o (SICINPE)",
            publisher = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
              address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
                 note = "{Bolsa PIBIC/INPE/CNPq}",
             keywords = "algoritmos, plataforma web.",
             abstract = "Observat{\'o}rios Virtuais s{\~a}o plataformas para armazenar 
                         dados e aplica{\c{c}}{\~o}es relacionadas {\`a} Astronomia. 
                         Geralmente dispon{\'{\i}}veis em ambientes web, eles podem 
                         oferecer a execu{\c{c}}{\~a}o remota de aplica{\c{c}}{\~o}es 
                         de forma simplificada. Em colabora{\c{c}}{\~a}o entre o 
                         LABAC-INPE e a Inform{\'a}tica-UFSM, foi desenvolvido com o 
                         framework Django, um Observat{\'o}rio Virtual para experimentos 
                         com algoritmos da {\'a}rea de Astronomia. Um dos algoritmos 
                         dispon{\'{\i}}veis {\'e} o Friends-of-Friends (FoF), que 
                         identifica estruturas na distribui{\c{c}}{\~a}o de 
                         part{\'{\i}}culas em intera{\c{c}}{\~a}o gravitacional no 
                         universo. Para isso, ele recebe como entrada um valor para o raio 
                         de liga{\c{c}}{\~a}o e um arquivo de dados com as 
                         part{\'{\i}}culas e suas posi{\c{c}}{\~o}es no espa{\c{c}}o 
                         tridimensional, e as agrupa se a dist{\^a}ncia entre elas for 
                         menor do que o raio de liga{\c{c}}{\~a}o. Ao final, o algoritmo 
                         apresenta os grupos classificados. Existem vers{\~o}es do FoF 
                         seriais e paralelas, por{\'e}m elas apresentam 
                         limita{\c{c}}{\~o}es, como alto tempo de execu{\c{c}}{\~a}o e 
                         uso de estruturas de dados que n{\~a}o suportam o processamento 
                         de um grande n{\'u}mero de part{\'{\i}}culas, o que {\'e} mais 
                         pr{\'o}ximo de execu{\c{c}}{\~o}es reais. Visto isso, nesta 
                         etapa do trabalho, implementou-se uma nova vers{\~a}o paralela do 
                         FoF para ser executado em um ambiente composto por um processador 
                         e por uma GPU utilizando OpenACC. OpenACC {\'e} um padr{\~a}o de 
                         paraleliza{\c{c}}{\~a}o de c{\'o}digos escritos nas linguagens 
                         C/C++ ou Fortran que utiliza diretivas de compila{\c{c}}{\~a}o 
                         para distribuir a computa{\c{c}}{\~a}o em placas gr{\'a}ficas 
                         aceleradoras (GPUs). Em trabalho anterior, utilizou-se o OpenACC 
                         para paralelizar o FoF buscando m{\'{\i}}nimas 
                         modifica{\c{c}}{\~o}es no c{\'o}digo original, apenas inserindo 
                         as diretivas de compila{\c{c}}{\~a}o. Por{\'e}m, notou-se que 
                         essa abordagem fez pouco uso da GPU e que o maior tempo de 
                         processamento em GPU foi gasto com transfer{\^e}ncias de dados 
                         entre os dispositivos. Considerando isso, a nova vers{\~a}o 
                         apresentou desempenho superior {\`a}s vers{\~o}es paralelas do 
                         FoF ao explorar o potencial da GPU, gastando cerca de 99.8% do 
                         tempo total em GPU para o processamento do FoF, e apenas cerca de 
                         0.15% do tempo para transfer{\^e}ncias de dados entre os 
                         dispositivos, se comportando bem com entradas maiores. Atualmente 
                         o FoF em suas vers{\~o}es seriais e paralelas junto a outros 
                         algoritmos de processamento de imagem est{\~a}o configurados e 
                         dispon{\'{\i}}veis no Observat{\'o}rio Virtual para 
                         execu{\c{c}}{\~o}es remotas. A pr{\'o}xima etapa deste projeto 
                         consiste em hospedar o portal em um cluster do LABAC-INPE para 
                         acesso da comunidade cient{\'{\i}}fica e acad{\^e}mica.",
  conference-location = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
      conference-year = "12-13 ago. 2019",
             language = "pt",
         organisation = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
                  ibi = "8JMKD3MGPDW34R/3U4BT72",
                  url = "http://urlib.net/rep/8JMKD3MGPDW34R/3U4BT72",
           targetfile = "2019 ANA LU{\'{\I}}SA.pdf",
                 type = "COMP",
        urlaccessdate = "12 abr. 2021"
}


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