Coprocessador para operações quânticas.

A demanda crescente por poder computacional estimulou a pesquisa e desenvolvimento de processadores digitais cada vez mais densos em termos de transistores e com clock mais rápido, porém não podendo desconsiderar aspectos limitantes como consumo, dissipação de calor, complexidade fabril e valor comercial. Em outra linha de tratamento da informação, está a computação quântica, que tem como repositório elementar de armazenamento a versão quântica do bit, o q-bit ou quantum bit, guardando a superposição de dois estados, diferentemente do bit clássico, o qual registra apenas um dos estados. Simuladores quânticos, executáveis em computadores convencionais, possibilitam a execução de algoritmos quânticos mas, devido ao fato de serem produtos de software, estão sujeitos à redução de desempenho em razão do modelo computacional e limitações de memória. Esta Dissertação trata de uma versão implementável em hardware de um coprocessador para simulação de operações quânticas, utilizando uma arquitetura dedicada à aplicação, com possibilidade de explorar o paralelismo por replicação de componentes e pipeline. A arquitetura inclui uma memória de estado quântico, na qual são armazenados os estados individuais e grupais dos q-bits; uma memória de rascunho, onde serão armazenados os operadores quânticos para dois ou mais q-bits construídos em tempo de execução; uma unidade de cálculo, responsável pela execução de produtos de números complexos, base dos produtos tensoriais e matriciais necessários à execução das operações quânticas; uma unidade de medição, necessária à determinação do estado quântico da máquina; e, uma unidade de controle, que permite controlar a operação correta dos componente da via de dados, utilizando um microprograma e alguns outros componentes auxiliares.

Implementação de algoritmos genéticos paralelos em uma arquitetura MPSoC.

Essa dissertação apresenta a implementação de um algoritmo genético paralelo utilizando o modelo de granularidade grossa, também conhecido como modelo das ilhas, para sistemas embutidos multiprocessados. Os sistemas embutidos multiprocessados estão tornando-se cada vez mais complexos, pressionados pela demanda por maior poder computacional requerido pelas aplicações, principalmente de multimídia, Internet e comunicações sem fio, que são executadas nesses sistemas. Algumas das referidas aplicações estão começando a utilizar algoritmos genéticos, que podem ser beneficiados pelas vantagens proporcionadas pelo processamento paralelo disponível em sistemas embutidos multiprocessados. No algoritmo genético paralelo do modelo das ilhas, cada processador do sistema embutido é responsável pela evolução de uma população de forma independente dos demais. A fim de acelerar o processo evolutivo, o operador de migração é executado em intervalos definidos para realizar a migração dos melhores indivíduos entre as ilhas. Diferentes topologias lógicas, tais como anel, vizinhança e broadcast, são analisadas na fase de migração de indivíduos. Resultados experimentais são gerados para a otimização de três funções encontradas na literatura.

Implementação de Visualização de Dados Tridimensionais de Malhas Irregulares no Processador Cell Broadband Engine.

A renderização de volume direta tornou-se uma técnica popular para visualização volumétrica de dados extraídos de fontes como simulações científicas, funções analíticas, scanners médicos, entre outras. Algoritmos de renderização de volume, como o raycasting, produzem imagens de alta qualidade. O seu uso, contudo, é limitado devido à alta demanda de processamento computacional e o alto uso de memória. Nesse trabalho, propomos uma nova implementação do algoritmo de raycasting que aproveita a arquitetura altamente paralela do processador Cell Broadband Engine, com seus 9 núcleos heterogêneos, que permitem renderização eficiente em malhas irregulares de dados. O poder computacional do processador Cell BE demanda um modelo de programação diferente. Aplicações precisam ser reescritas para explorar o potencial completo do processador Cell, que requer o uso de multithreading e código vetorizado. Em nossa abordagem, enfrentamos esse problema distribuindo a computação de cada raio incidente nas faces visíveis do volume entre os núcleos do processador, e vetorizando as operações da integral de iluminação em cada um. Os resultados experimentais mostram que podemos obter bons speedups reduzindo o tempo total de renderização de forma significativa.