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		<citationkey>DonatoCamp:2015:CoGPPa</citationkey>
		<title>Codificação em GPU da parametrização de Taylor no modelo CCATT-BRAMS (CPTEC-INPE)</title>
		<year>2015</year>
		<secondarytype>PRE CN</secondarytype>
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		<author>Donato, Maurício Matter,</author>
		<author>Campos Velho, Haroldo Fraga de,</author>
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		<resumeid>8JMKD3MGP5W/3C9JHC3</resumeid>
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		<group>LAC-CTE-INPE-MCTI-GOV-BR</group>
		<affiliation>Universidade Federal de Santa Maria (UFSM)</affiliation>
		<affiliation>Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)</affiliation>
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		<conferencename>Seminário de Iniciação Científica e Iniciação em Desenvolvimento Tecnológico e Inovação (SICINPE)</conferencename>
		<conferencelocation>São José dos Campos, SP</conferencelocation>
		<publisher>Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais</publisher>
		<publisheraddress>São José dos Campos, SP</publisheraddress>
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		<abstract>O paralelismo em arquiteturas de computadores é uma forma vantajosa de reduzir o tempo de processamento de problemas computacionalmente intensivos. Há vários tipos de arquiteturas paralelas propostas ao longo das últimas décadas, tendo como alvo aplicações que requerem alto desempenho e processamento em larga escala, permitindo sua aplicação nos mais diversos problemas, como por exemplo: científicos, comerciais, entre outros. Tendo em vista tal objeto, em 2006, foi apresentado pela empresa NVIDIA a Compute Unified Device Architecture ou simplesmente CUDA, desenvolvida como uma plataforma e um modelo de computação paralela, permitindo um aumento de desempenho ao possibilitar que unidades de processamento gráfico (GPU) pudessem ser utilizadas para computação de propósito geral. Para este trabalho já foram realizadas, pelo bolsista anterior, as avaliações da paralelização de duas subrotinas referentes a parte de turbulência do CCATT-BRAMS, uma vez que estas possuem laços de repetições agrupados, gerando grande carga computacional de alta complexidade. Dentre as rotinas avaliadas, uma foi paralelizada utilizando os frameworks CUDA e OpenCL, permitindo assim comparar as diferenças de desempenho apresentados. Desse modo, até o presente momento, focou-se em adquirir experiência de paralelização na plataforma CUDA, utilizando rotinas que podem demandar alta carga computacional, apresentar problemas de alocação de buffer na memória, assim como a demanda de transferências e manipulações de grandes quantidades dados entre host e GPU. Uma vez adquirida a experiência necessária, o trabalho será focado na codificação das rotinas de Taylor e na análise dos resultados apresentados.</abstract>
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		<language>pt</language>
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