Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2010 |
Autor(a) principal: |
Milani, Cleber Roberto
 |
Orientador(a): |
Fernandes, Luiz Gustavo Leão
 |
Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
Tipo de documento: |
Dissertação
|
Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
Idioma: |
por |
Instituição de defesa: |
Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul
|
Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação
|
Departamento: |
Faculdade de Informáca
|
País: |
BR
|
Palavras-chave em Português: |
|
Área do conhecimento CNPq: |
|
Link de acesso: |
http://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/5110
|
Resumo: |
A resolução de Sistemas de Equações Lineares é um problema de grande importância em Ciência da Computação. Entretanto, os métodos tradicionais não oferecem garantia de soluções corretas e nem mesmo da existência de uma solução. Por isso, cada vez mais tem-se aplicado a Computação Verificada em tais algoritmos. Por outro lado, a Computação Verificada aumenta o custo computacional e, em alguns casos, impossibilita a resolução dos sistemas em um tempo aceitável. Uma alternativa encontrada para minimizar o custo é a utilização de Computação Paralela. Diversos trabalhos têm focado em otimizar a Computação Verificada para execução em agregados de computadores. Entretanto, dado o grande avanço dos processadores com múltiplos núcleos de processamento (cores), é uma necessidade premente que sejam também propostas soluções baseadas em modelos de paralelismo para memória compartilhada buscando, assim, explorar eficientemente as novas arquiteturas. Nesse contexto, o presente trabalho apresenta uma ferramenta para resolução verificada de Sistemas Lineares Densos Intervalares de Grande Porte. Além de prover verificação automática dos resultados, a ferramenta é otimizada para execução em arquiteturas multicore. As estratégias adotadas permitiram desenvolver uma solução escalável que, ao resolver Sistemas Intervalares de ordem 15.000x15.000 em um computador com 8 cores, obteve redução de 85% no tempo de execução e speedup de 6,70 em comparação com a solução inicial. |