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@InProceedings{SolórzanoCampChar:2018: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",
                 year = "2018",
         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)",
                 note = "{Bolsa PIBIC/INPE/CNPq}",
             abstract = "Observat{\'o}rio Virtual (Virtual Observatory) {\'e} uma nova 
                         maneira de compartilhar e analisar dados astron{\^o}micos. 
                         Portais na internet permitem armazenar e transferir dados, bem 
                         como processamento de forma remota. Web-portal {\'e} um dos 
                         ambientes de trabalho mais adequado para estruturar 
                         Observat{\'o}rios Virtuais. O LABAC-INPE e a 
                         Inform{\'a}tica-UFSM cooperam no desenvolvimento de um Portal de 
                         Observat{\'o}rio Virtual. Uma ferramenta dispon{\'{\i}}vel para 
                         o Portal {\'e} baseada no algoritmo Friends-ofFriends (FoF) de 
                         classifica{\c{c}}{\~a}o de objetos astron{\^o}micos. O objetivo 
                         da an{\'a}lise via FoF {\'e} identificar quais objetos 
                         astron{\^o}micos est{\~a}o em intera{\c{c}}{\~a}o 
                         gravitacional. A classifica{\c{c}}{\~a}o {\'e} realizada com um 
                         cen{\'a}rio de N-corpos. Os dados s{\~a}o provenientes de 
                         simula{\c{c}}{\~o}es cosmol{\'o}gicas e/ou de imagens de 
                         observa{\c{c}}{\~a}o astron{\^o}mica. O FoF classifica cada 
                         objeto (ou part{\'{\i}}cula) considerando um raio de 
                         intera{\c{c}}{\~a}o gravitacional, definido pelo usu{\'a}rio. 
                         Part{\'{\i}}culas presentes {\`a} esfera definida pelo raio de 
                         influ{\^e}ncia s{\~a}o consideradas amigas e classificadas em um 
                         mesmo grupo. Ao final, o algoritmo apresenta o n{\'u}mero de 
                         grupos encontrados. Visto que o algoritmo lida com uma grande 
                         quantidade de dados, sua execu{\c{c}}{\~a}o em ambientes de 
                         computa{\c{c}}{\~a}o de alto desempenho {\'e} alvo de 
                         investiga{\c{c}}{\~o}es. FoF com complexidade O(N˛) foi 
                         paralelizado com padr{\~o}es MPI e OpenMP, al{\'e}m de ser 
                         otimizado em uma vers{\~a}o de complexidade O(N*log(N)). Neste 
                         trabalho, amplia-se as alternativas de paraleliza{\c{c}}{\~a}o, 
                         explorando-se a execu{\c{c}}{\~a}o em ambientes de 
                         computa{\c{c}}{\~a}o h{\'{\i}}brida formados por um 
                         processador e GPU (acelerador do processamento). O padr{\~a}o 
                         OpenACC {\'e} empregado com diretivas de compila{\c{c}}{\~a}o 
                         para distribuir a computa{\c{c}}{\~a}o em placas gr{\'a}ficas 
                         aceleradoras. Foram estudadas tr{\^e}s abordagens da 
                         utiliza{\c{c}}{\~a}o de diretivas OpenACC buscando 
                         m{\'{\i}}nima modifica{\c{c}}{\~a}o poss{\'{\i}}vel do 
                         c{\'o}digo original do FoF vers{\~a}o O(N˛). Foram feitas 
                         execu{\c{c}}{\~o}es e an{\'a}lises de desempenho dessas 
                         vers{\~o}es em rela{\c{c}}{\~a}o {\`a} vers{\~a}o serial, 
                         para tr{\^e}s arquivos de dados de tamanhos distintos, 
                         demonstrando ganho de desempenho em todas as vers{\~o}es, para 
                         todos os dados, por{\'e}m, n{\~a}o esgotando todo o potencial da 
                         GPU. Como trabalhos futuros, est{\'a} sendo implementada uma nova 
                         estrutura do algoritmo FoF vers{\~a}o O(N˛), para 
                         execu{\c{c}}{\~a}o especializada em um ambiente de 
                         computa{\c{c}}{\~a}o h{\'{\i}}brida utilizando OpenACC.",
  conference-location = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos, SP",
      conference-year = "30-31 jul.",
             language = "pt",
           targetfile = "Solorzano_plataforma.pdf",
        urlaccessdate = "29 nov. 2020"
}


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