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Computação de alto desempenho: migrando da programação sequencial em CPUs para códigos paralelos em GPUs

Processo: 11/21265-7
Modalidade de apoio:Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
Vigência (Início): 01 de fevereiro de 2012
Vigência (Término): 31 de janeiro de 2013
Área do conhecimento:Engenharias - Engenharia Mecânica - Mecânica dos Sólidos
Pesquisador responsável:Ronaldo Carrion
Beneficiário:Guilherme Henrique Pereira Silva
Instituição Sede: Escola de Engenharia de São Carlos (EESC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
Assunto(s):Computação de alto desempenho   Programação linear sequencial   Hardware gráfico   Métodos numéricos   Método dos elementos finitos   Análise estrutural
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Analise Estrutural | Computacão de Alto Desempenho | Hardware Gráfico | Métodos Numéricos para Engenharia | Implementação Computacional

Resumo

A programação de alto desempenho já se tornou necessária em várias áreas acadêmicas, científicas e na engenharia, porém a limitação dos processadores atuais tem gerado várias restrições na solução de problemas com grande quantidade de cálculos incluindo, não somente, ponto flutuante e matrizes. Uma solução recente para essa limitação é a utilização de Unidades de Processamento Gráfico de Propósito Geral (GPGPU - General-Purpose Graphics Processing Units) que têm se mostrado de altíssima eficiência no processamento paralelo. Este projeto de iniciação científica tem como objetivo o desenvolvimento de códigos sequenciais, em linguagem C, de análise estrutural baseados em métodos numéricos consagrados como os Métodos dos Elementos Finitos (MEF) e dos Elementos de Contorno (MEC). Além deste, o segundo e principal ponto a ser atingido é a migração destes mesmos códigos para processamento paralelo a serem executados em placas gráficas, tendo como ambiente desenvolvedor o CUDA". Ao término deste trabalho pretende-se ter como resultado alguns programas que envolvam os métodos numéricos citados anteriormente aplicados à análise estrutural e que sejam exemplos representativos da aquisição do conhecimento para desenvolver e executar programas em placas gráficas. (AU)

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