Uma solução paralela de agrupamento de dados em GPU

• Ano de defesa: 2017
• Autor(a) principal: Souza, Thiago Alexandre Domingues de [UNESP]
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Estadual Paulista (Unesp)
• Palavras-chave em Português: Agrupamento de dados; Algoritmos paralelos; Lógica fuzzy; GPU; Clustering; Parallel
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/11449/150916

A indústria de tecnologia da informação tem permitido uma explosão de dados coletados nos últimos anos. Isso ocorreu, entre outros fatores, pela expansão do acesso à rede por meio de uma infinidade de equipamentos. Uma análise detalhada dos dados armazenados pode, por exemplo, extrair informações valiosas sobre o comportamento dos indivíduos, permitindo uma relação personalizada de acordo com os interesses dos usuários. Essa tarefa pode ser feita usando algoritmos de agrupamento de dados. Porém, esse é um processo que requer grande esforço computacional tanto pela ordem de complexidade dos algoritmos existentes como pelos crescentes volumes processados. Nesse contexto, execuções sequenciais não são viáveis e sua paralelização é o caminho natural. Isso exige remodelar algoritmos para explorar o potencial de plataformas massivamente paralelas, de acordo com as particularidades da arquitetura alvo. Neste trabalho se propõe uma implementação paralela do algoritmo Fuzzy Minimals para GPU, como uma solução de alto desempenho e baixo custo para contornar dificuldades frequentes no agrupamento de dados. Com o objetivo de avaliar o desempenho de nossa solução, também desenvolvemos versões paralelas em MPI e OpenMP. Nossos experimentos mostram que a solução para GPU alcança resultados expressivos com um baixo custo, mantendo uma precisão significativa.