An Insight into Parallel Computing Paradigm

Dash, Yajnaseni

doi:10.1109/icicict46008.2019.8993136

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“…O uso da computação paralela está mais difundido atualmente [Dash 2019]. Os equipamentos de uso comum como computadores pessoais, telefones celulares e tablets possuem processadores com mais de um núcleo (core), exigindo que seus aplicativos utilizem esses recursos com mais eficiência.…”

Section: Introductionunclassified

Avaliação de Desempenho de um Sistema de Programação Paralela Baseado em Tarefas Assíncronas

Bélo¹,

Sato²,

Midorikawa³

2020

Anais Do Workshop Em Desempenho De Sistemas Computacionais E De Comunicação (WPerformance 2020)

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Atualmente há uma disseminação pela exploração eficiente de recursos de processamento em computação paralela, incluindo coprocessadores e recursos remotos. A programação paralela ainda hoje é uma tarefa complexa, pois exige o entendimento das estratégias de paralelização. Esta dificuldade se torna ainda maior com a necessidade da exploração de recursos heterogêneos. Este artigo apresenta a avaliação de desempenho do sistema RTE, que oferece uma interface comum de programação paralela baseada em tarefas assíncronas a serem executadas em recursos de processamento heterogêneos. A avaliação foi realizada através de uma aplicação de Bioinformática para análise do genoma de diversos animais. Os resultados obtidos mostram que o RTE facilita a tarefa de desenvolvimento e a aplicação implementada com RTE apresentou um desempenho similar à aplicação usando a interface MPI.

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Section: Introductionunclassified

Avaliação de Desempenho de um Sistema de Programação Paralela Baseado em Tarefas Assíncronas

Bélo¹,

Sato²,

Midorikawa³

2020

Anais Do Workshop Em Desempenho De Sistemas Computacionais E De Comunicação (WPerformance 2020)

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A comparative assessment of OMP and MATLAB for parallel computation

Dash,

Abraham

2024

HIS

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The prime goal of parallel computing is the simultaneous parallel execution of several program instructions. Consequently, to accomplish this, the program should be divided into independent sets so that each processor can execute its program part concurrently with the other processors. This study compares OMP and MATLAB, two important parallel computing simulation tools, through the use of a dense matrix multiplication technique. The results showed that OMP outperformed the MATLAB parallel environment by over 8 times in sequential execution and 6 times in parallel execution. From this proposed method, it was also observed that OMP with an even slower processor performs much better than MATLAB with a higher processor. Thus, the present analysis indicates that OMP is a superior environment for parallel computing and should be preferred over parallel MATLAB.

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An Insight into Parallel Computing Paradigm

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Avaliação de Desempenho de um Sistema de Programação Paralela Baseado em Tarefas Assíncronas

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