Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2013 |
| Autor(a) principal: |
SILVA |
| Orientador(a): |
RAMALHO, Geber Lisba |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Pernambuco
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| Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pos Graduacao em Ciencia da Computacao
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Brasil
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/18293
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Resumo: |
Nos últimos anos, as unidades de processamento gráfico (GPU) têm apresentado um avanço significativo dos recursos computacionais disponíveis para o uso de aplicações não-gráficas. A capacidade de resolução de problemas envolvendo computação paralela, onde o mesmo programa é executado em diversos elementos de dados diferentes ao mesmo tempo, bem como o desenvolvimento de novas arquiteturas que suportem esse novo paradigma, como CUDA (Computed Unified Device Architecture), tem servido de motivação para a utilização da GPU em aplicações de propósito geral, especialmente em jogos. Em contrapartida, a performance das CPUs, mesmo com a presença de múltiplos núcleos (multi-core), tem diminuído, limitando o avanço tecnológico de diversas técnicas desenvolvidas na área de jogos e favorecendo a transição e o desenvolvimento das mesmas para a GPU. Alguns algoritmos de Inteligência Artificial que podem ser decompostos e demonstram certo nível de paralelismo, como o pathfinding, utilizado na navegação de agentes durante o jogo, têm sido desenvolvidos em GPU e demonstrado um desempenho melhor quando comparado à CPU. De modo semelhante, este trabalho tem como proposta a investigação e o desenvolvimento de possíveis otimizações ao algoritmo de pathfinding em GPU, por meio de CUDA, com ênfase em sua utilização na área de jogos, escalando a quantidade de agentes e nós de um mapa, possibilitando um comparativo com seu desempenho apresentado na CPU. |
