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Estudo comparativo da programação paralela de algoritmos em CPU com Go e GPU com CUDA

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 progra...

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Autor principal:	Han, Lin Yu
Formato:	Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Idioma:	Português
Publicado em:	Universidade Tecnológica Federal do Paraná 2020
Assuntos:	Programação paralela (Computação) Algorítmos genéticos Linguagem de programação (Computadores) Parallel programming (Computer science) Genetic algorithms Programming languages (Electronic computers) CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Acesso em linha:	http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/15959
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id	riut-1-15959
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spelling	riut-1-159592020-11-19T18:23:53Z Estudo comparativo da programação paralela de algoritmos em CPU com Go e GPU com CUDA Comparative study of parallel programming of algorithms on CPU with go and GPU with CUDA Han, Lin Yu Koscianski, André Koscianski, André Alves, Gleifer Vaz Sanches, Ionildo José Programação paralela (Computação) Algorítmos genéticos Linguagem de programação (Computadores) Parallel programming (Computer science) Genetic algorithms Programming languages (Electronic computers) CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO 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. 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. 2020-11-19T18:23:53Z 2020-11-19T18:23:53Z 2014-06-11 bachelorThesis 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. http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/15959 por openAccess application/pdf Universidade Tecnológica Federal do Paraná Ponta Grossa Brasil Departamento Acadêmico de Informática Ciência da Computação UTFPR
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description	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.
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Estudo comparativo da programação paralela de algoritmos em CPU com Go e GPU com CUDA

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