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Título: Estudo comparativo da programação paralela de algoritmos em CPU com Go e GPU com CUDA
Título(s) alternativo(s): Comparative study of parallel programming of algorithms on CPU with go and GPU with CUDA
Autor(es): Han, Lin Yu
Orientador(es): Koscianski, André
Palavras-chave: Programação paralela (Computação)
Algorítmos genéticos
Linguagem de programação (Computadores)
Parallel programming (Computer science)
Genetic algorithms
Programming languages (Electronic computers)
Data do documento: 11-Jun-2014
Editor: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Câmpus: Ponta Grossa
Referência: LIN, Yu Han. Estudo comparativo da programação paralela de algoritmos em CPU com Go e GPU com CUDA. 2014. 88 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Ponta Grossa, 2014.
Resumo: Processadores multicore, em outras palavras, com mais de um núcleo, se tornaram de uso comum. Entretanto o estudo da programação paralela não é muito explorado. Existem diversos problemas que podem ser solucionados de maneira mais eficiente explorando concorrência e paralelismo. Este trabalho apresenta um estudo da programação paralela nas arquiteturas multicore. Duas abordagens diferentes são analisadas e comparadas. O uso da nova linguagem de programação desenvolvida pela Google, a Go, que traz uma abordagem para a programação paralela em CPUs multicore, e a plataforma de programação paralela CUDA que utiliza as placas gráficas das GPUs da NVIDIA para o processamento paralelo. Dentre os problemas computacionais que se beneficiam do paralelismo, têm-se os algoritmos genéticos.
Abstract: Multicore processors, in other words, with more than one core, have become common usage. However, the study of parallel programming is not much explored. There are many problems that can be solved more efficiently exploiting parallelism and concurrency. This paper presents a study of parallel programming on multicore architectures. Two different approaches are analyzed and compared. The use of new programming language developed by Google, Go, which brings an approach to parallel programming on multicore CPUs, and the CUDA parallel programming plataform which uses the graphics cards from NVIDIA GPUs for parallel processing. Among the computational problems that benefit from parallelism, there are also genetic algorithms.
URI: http://repositorio.roca.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/7366
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