Desafios na paralelização de uma aplicação de câmara de mistura

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Pizzolato, Glener Lanes
Data de Publicação: 2022
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UNIPAMPA
Texto Completo: https://repositorio.unipampa.edu.br/jspui/handle/riu/6897
Resumo: Um programa para realizar simulações de uma câmara de mistura foi modelado utilizando as equações de Navier-Stokes e discretizado em um modelo bidimensional. O programa foi implementado de forma sequencial em Fortran90. Consequentemente possui um tempo computacional expressivo, levando horas para computar todos os dados. Neste trabalho é proposto a otimização desse programa utilizando programação paralela. Para acelerar a execução do código foram utilizadas operações paralelas fornecidas pelas interfaces de programação paralela OpenMP e OpenACC, usando duas malhas de tamanhos distintos como estudo de caso. Dessa forma foi possível calcular o ganho de desempenho ao se utilizar às APIs com diferentes tamanhos de entradas para o problema, mensurando o quão eficaz se tornou a programação paralela para este problema, desde uma malha pequena até uma malha mais complexa, precisa e, consequentemente, mais custosa. Com os resultados dos testes, comprovou-se que a versão paralela do algoritmo desenvolvido mantém a qualidade da solução e reduz o tempo de execução para as duas malhas utilizadas nos experimentos dentro dos limites possíveis para a arquitetura e trechos paralelizáveis do código.
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spelling Schepke, ClaudioPizzolato, Glener Lanes2022-03-24T19:40:09Z2022-03-24T19:40:09Z2022-03-10PIZZOLATO, Glener Lanes. Desafios na paralelização de uma aplicação de câmara de mistura. Orientador: Claudio Schepke. 2022. 59p. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharel em Ciência da Computação) – Universidade Federal do Pampa, Curso de Ciência da Computação, Alegrete, 2022.https://repositorio.unipampa.edu.br/jspui/handle/riu/6897Um programa para realizar simulações de uma câmara de mistura foi modelado utilizando as equações de Navier-Stokes e discretizado em um modelo bidimensional. O programa foi implementado de forma sequencial em Fortran90. Consequentemente possui um tempo computacional expressivo, levando horas para computar todos os dados. Neste trabalho é proposto a otimização desse programa utilizando programação paralela. Para acelerar a execução do código foram utilizadas operações paralelas fornecidas pelas interfaces de programação paralela OpenMP e OpenACC, usando duas malhas de tamanhos distintos como estudo de caso. Dessa forma foi possível calcular o ganho de desempenho ao se utilizar às APIs com diferentes tamanhos de entradas para o problema, mensurando o quão eficaz se tornou a programação paralela para este problema, desde uma malha pequena até uma malha mais complexa, precisa e, consequentemente, mais custosa. Com os resultados dos testes, comprovou-se que a versão paralela do algoritmo desenvolvido mantém a qualidade da solução e reduz o tempo de execução para as duas malhas utilizadas nos experimentos dentro dos limites possíveis para a arquitetura e trechos paralelizáveis do código.A program to perform simulations of a mixing chamber was modeled using the Navier-Stokes equations and discretized in a two-dimensional model. The program was implemented sequentially in Fortran90. Consequently it has an expressive computational time, taking hours to compute all the data. This work proposes the optimization of this program using parallel programming. To speed up code execution, parallel operations provided by the parallel programming interfaces OpenMP and OpenACC were used, using two meshes of different sizes as a case study. In this way, it was possible to calculate the performance gain when using APIs with different sizes of inputs for the problem, measuring how effective parallel programming has become for this problem, from a small mesh to a more complex, precise mesh and, consequently, more costly. With the test results, it was proved that the parallel version of the developed algorithm maintains the quality of the solution and reduces the execution time for the two meshes used in the experiments within the possible limits for the architecture and parallelizable parts of the code.porUniversidade Federal do PampaUNIPAMPABrasilCampus AlegreteCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRACiência da ComputaçãoSimulação (Computadores)ParalelismoTempoOtimizaçãoComputer scienceSimulation (Computers)ParallelismOptimizationTimeDesafios na paralelização de uma aplicação de câmara de misturainfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UNIPAMPAinstname:Universidade Federal do Pampa (UNIPAMPA)instacron:UNIPAMPAORIGINALGlener Lanes Pizzolato - 2022.pdfGlener Lanes Pizzolato - 2022.pdfapplication/pdf1814251https://repositorio.unipampa.edu.br/bitstreams/03237922-84ef-46d0-819b-5e14e7796afc/downloade0dd053deb1bb93c2e426ce832288b63MD51trueAnonymousREADLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81854https://repositorio.unipampa.edu.br/bitstreams/caec6d60-294a-4876-971e-b0d4ae1818a4/downloadc9ad5aff503ef7873c4004c5b07c0b27MD52falseAnonymousREADriu/68972022-03-24 19:40:09.82open.accessoai:repositorio.unipampa.edu.br:riu/6897https://repositorio.unipampa.edu.brRepositório InstitucionalPUBhttp://dspace.unipampa.edu.br:8080/oai/requestsisbi@unipampa.edu.bropendoar:2022-03-24T19:40:09Repositório Institucional da UNIPAMPA - Universidade Federal do Pampa (UNIPAMPA)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