Uma biblioteca para auxiliar o desenvolvimento de aplicações que processam grandes matrizes na memória externa

• Ano de defesa: 2014
• Autor(a) principal: Silveira, Jaqueline Alvarenga
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Viçosa; BR; Valor nutricional de alimentos e de dietas; Nutrição nas enfermidades agudas e crônicas não transmis; Mestrado em Ciência da Nutrição; UFV
• Palavras-chave em Português: Processamento de dados; Algoritmos; Memória cache; Sistemas de informação; Data processing; Algorithms; Cache memory; Information systems; CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
• Link de acesso: http://locus.ufv.br/handle/123456789/2798

Este trabalho apresenta uma biblioteca, chamada TiledMatrix, para auxiliar o desenvolvimento de aplicações que processam grandes matrizes armazenadas na memória externa. A biblioteca é baseada em algumas estratégias similares ao gerenciamento de uma memória cache e seu objetivo básico é permitir que uma aplicação, desenvolvida para processamento na memória interna, possa ser adaptada para ser processada na memória externa. Ela oferece uma interface para acessar a memória externa similar ao tradicional método de acesso a uma matriz. Além disso, ela divide a matriz em blocos bidimensionais, sendo que os blocos são organizados no disco de modo a tirar proveito do padrão de acesso das aplicações. A fim de reduzir o tempo de transferência do bloco para e do disco, a TiledMatrix utiliza um algoritmo de compressão/descompressão de dados que foi implementado em paralelo para melhorar ainda mais a eficiência da biblioteca. Assim, a TiledMatrix foi implementada e testada em algumas aplicações que requerem intensivo processamento de matrizes tais como: calcular a transposta da matriz, calcular a área de Visibilidade, fluxo acumulado e filrto da mediana. Estas aplicações foram implementadas em duas Versões: uma usando a TiledMatrix e outra usando a Segment, uma biblioteca que está incluída no GRASS, um sistema de informação geográfica open sourca Em média, elas foram 7 Vezes mais rápidas com a TiledMatrix e, em alguns casos, foram em torno de 18 Vezes mais rápidas. A TiledMatrix também foi avaliada com 0 ArcGIS e considerou-se duas aplicações que estão incluídas no ArcGIS: calcular a área de Visibilidade e 0 ñuxo acumulado. Como os testes mostraram, em alguns casos, as aplicações foram mais do que 200 Vezes mais rápidas ao utilizarem a TiledMatrix.