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Avaliação do desempenho de bibliotecas para paralelização em arquiteturas multicore: pThread e OpenMP

This monograph aims to highlight and to evaluate two of the most popular parallelization libraries nowadays, pThreads and OpenMP. Both of them were used to parallelize a digital image processing algorithm. With the advances in area of computational technology, accessibility to information on the int...

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Autor principal:	Scapin, Victor Hugo Santos
Formato:	Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Idioma:	Português
Publicado em:	Universidade Tecnológica Federal do Paraná 2020
Assuntos:	Programação paralela (Computação) Operadores lineares Processamento de imagens Parallel programming (Computer science) Linear operators Image processing CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAO
Acesso em linha:	http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/7436
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id	riut-1-7436
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spelling	riut-1-74362020-11-10T19:50:35Z Avaliação do desempenho de bibliotecas para paralelização em arquiteturas multicore: pThread e OpenMP Scapin, Victor Hugo Santos Shishido, Henrique Yoshikazu Shishido, Henrique Yoshikazu Pereira Junior, Francisco Bugatti, Pedro Henrique Programação paralela (Computação) Operadores lineares Processamento de imagens Parallel programming (Computer science) Linear operators Image processing CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAO This monograph aims to highlight and to evaluate two of the most popular parallelization libraries nowadays, pThreads and OpenMP. Both of them were used to parallelize a digital image processing algorithm. With the advances in area of computational technology, accessibility to information on the internet and be able to use multicore machines in the comfort of your home or wherever you are, it becomes possible to apply parallel computing as an ally for improvement in processing time of certain applications. Inserted in this context, this work evaluate and analyse the performance of both libraries previously cited. The algorithm uses a pixel convolution process to enhance borders and textures patterns, to analyse the image fragmentation index of the processed image. The execution time of the serial version of the algorithm tooked about 43 minutes of processing in a example using a input mask value of 15X15 pixels over and 8460x9530 pixels image. Ina more complex context, it could be used dozens or hundreds of images like these, and the time spent to process them could take days. Were implemented seven parallel versions, which one of them reached the result that was 6times faster compared to the serial version processing time. Esta monografia tem por foco ressaltar e avaliar duas bibliotecas de paralelização dos dias de hoje, pThreads e OpenMP. Ambas foram utilizadas para paralelizar um algoritmo sequencial de processamento de imagem digital. Com os avanços na área da tecnologia computacional, a acessibilidade à informação na Internet e de poder usufruir de máquinas com processadores multicores no conforto de sua casa ou onde estiver, tornou-se possível aplicar a computação paralela como um aliado para melhorar o desempenho de certas aplicações. Inserido nesse contexto, este trabalho avalia e analisa o desempenho das duas bibliotecas citadas anteriormente. O algoritmo utiliza o processo de convolução de pixels para ressaltar bordas e texturas, para analisar o índice de fragmentação da imagem processada. A execução da versão sequencial do algoritmo levou cerca de 43 minutos de processamento em um exemplo utilizando máscara de entrada de valor 15X15 pixels sobre uma imagem de 8460x9530 pixels. Em um contexto mais complexo, poderiam ser utilizadas dezenas ou centenas de imagens como esta, e o tempo gasto para processá-las poderia levar dias. Foram implementadas sete versões paralelas, entre as quais uma atingiu um resultado 6vezes mais rápido comparado à versão sequencial. 2020-11-10T19:50:35Z 2020-11-10T19:50:35Z 2013 bachelorThesis SCAPIN, Victor Hugo Santos. Avaliação do desempenho de bibliotecas para paralelização em arquiteturas multicore: pThread e OpenMP. 2013. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Análise e Desenvolvimento de Sistemas) – Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Cornélio Procópio, 2013. http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/7436 por openAccess application/pdf Universidade Tecnológica Federal do Paraná Cornelio Procopio Brasil Tecnologia em Análise e Desenvolvimento de Sistemas UTFPR
institution	Universidade Tecnológica Federal do Paraná
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description	This monograph aims to highlight and to evaluate two of the most popular parallelization libraries nowadays, pThreads and OpenMP. Both of them were used to parallelize a digital image processing algorithm. With the advances in area of computational technology, accessibility to information on the internet and be able to use multicore machines in the comfort of your home or wherever you are, it becomes possible to apply parallel computing as an ally for improvement in processing time of certain applications. Inserted in this context, this work evaluate and analyse the performance of both libraries previously cited. The algorithm uses a pixel convolution process to enhance borders and textures patterns, to analyse the image fragmentation index of the processed image. The execution time of the serial version of the algorithm tooked about 43 minutes of processing in a example using a input mask value of 15X15 pixels over and 8460x9530 pixels image. Ina more complex context, it could be used dozens or hundreds of images like these, and the time spent to process them could take days. Were implemented seven parallel versions, which one of them reached the result that was 6times faster compared to the serial version processing time.
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citation	SCAPIN, Victor Hugo Santos. Avaliação do desempenho de bibliotecas para paralelização em arquiteturas multicore: pThread e OpenMP. 2013. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Análise e Desenvolvimento de Sistemas) – Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Cornélio Procópio, 2013.
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Avaliação do desempenho de bibliotecas para paralelização em arquiteturas multicore: pThread e OpenMP

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