Desenvolvimento de um simulador para espectrometria por fluorescência de raios X usando computação distribuída

A Física das Radiações é um ramo da Física que está presente em diversas áreas de estudo e se relaciona ao conceito de espectrometria. Dentre as inúmeras técnicas espectrométricas existentes, destaca-se a espectrometria por fluorescência de raios X. Esta também possui uma gama de variações da qual pode-se dar ênfase a um determinado subconjunto de técnicas. A produção de fluorescência de raios X permite (em certos casos) a análise das propriedades físico-químicas de uma amostra específica, possibilitando a determinação de sua constituiçõa química e abrindo um leque de aplicações. Porém, o estudo experimental pode exigir uma grande carga de trabalho, tanto em termos do aparato físico quanto em relação conhecimento técnico. Assim, a técnica de simulação entra em cena como um caminho viável, entre a teoria e a experimentação. Através do método de Monte Carlo, que se utiliza da manipulação de números aleatórios, a simulação se mostra como uma espécie de alternativa ao trabalho experimental.Ela desenvolve este papel por meio de um processo de modelagem, dentro de um ambiente seguro e livre de riscos. E ainda pode contar com a computação de alto desempenho, de forma a otimizar todo o trabalho por meio da arquitetura distribuída. O objetivo central deste trabalho é a elaboração de um simulador computacional para análise e estudo de sistemas de fluorescência de raios X desenvolvido numa plataforma de computação distribuída de forma nativa com o intuito de gerar dados otimizados. Como resultados deste trabalho, mostra-se a viabilidade da construção do simulador através da linguagem CHARM++, uma linguagem baseada em C++ que incorpora rotinas para processamento distribuído, o valor da metodologia para a modelagem de sistemas e a aplicação desta na construção de um simulador para espectrometria por fluorescência de raios X. O simulador foi construído com a capacidade de reproduzir uma fonte de radiação eletromagnética, amostras complexas e um conjunto de detectores. A modelagem dos detectores incorpora a capacidade de geração de imagens baseadas nas contagens registradas. Para validação do simulador, comparou-se os resultados espectrométricos com os resultados gerados por outro simulador já validado: o MCNP.

Arquitetura de uma rede de interconexão com memória compartilhada baseada na topologia crossbar

Multi-Processor System-on-Chip (MPSoC) possui vários processadores, em um único chip. Várias aplicações podem ser executadas de maneira paralela ou uma aplicação paralelizável pode ser particionada e alocada em cada processador, a fim de acelerar a sua execução. Um problema em MPSoCs é a comunicação entre os processadores, necessária para a execução destas aplicações. Neste trabalho, propomos uma arquitetura de rede de interconexão baseada na topologia crossbar, com memória compartilhada. Esta arquitetura é parametrizável, possuindo N processadores e N módulos de memórias. A troca de informação entre os processadores é feita via memória compartilhada. Neste tipo de implementação cada processador executa a sua aplicação em seu próprio módulo de memória. Através da rede, todos os processadores têm completo acesso a seus módulos de memória simultaneamente, permitindo que cada aplicação seja executada concorrentemente. Além disso, um processador pode acessar outros módulos de memória, sempre que necessite obter dados gerados por outro processador. A arquitetura proposta é modelada em VHDL e seu desempenho é analisado através da execução paralela de uma aplicação, em comparação à sua respectiva execução sequencial. A aplicação escolhida consiste na otimização de funções objetivo através do método de Otimização por Enxame de Partículas (Particle Swarm Optimization - PSO). Neste método, um enxame de partículas é distribuído igualmente entre os processadores da rede e, ao final de cada interação, um processador acessa o módulo de memória de outro processador, a fim de obter a melhor posição encontrada pelo enxame alocado neste. A comunicação entre processadores é baseada em três estratégias: anel, vizinhança e broadcast. Essa aplicação foi escolhida por ser computacionalmente intensiva e, dessa forma, uma forte candidata a paralelização.

Implementação distribuída de auto-cura em redes inteligentes de distribuição de energia elétrica utilizando árvores de extensão mínima.

A propriedade de auto-cura, em redes inteligente de distribuição de energia elétrica, consiste em encontrar uma proposta de reconfiguração do sistema de distribuição com o objetivo de recuperar parcial ou totalmente o fornecimento de energia aos clientes da rede, na ocorrência de uma falha na rede que comprometa o fornecimento. A busca por uma solução satisfatória é um problema combinacional cuja complexidade está ligada ao tamanho da rede. Um método de busca exaustiva se torna um processo muito demorado e muitas vezes computacionalmente inviável. Para superar essa dificuldade, pode-se basear nas técnicas de geração de árvores de extensão mínima do grafo, representando a rede de distribuição. Porém, a maioria dos estudos encontrados nesta área são implementações centralizadas, onde proposta de reconfiguração é obtida por um sistema de supervisão central. Nesta dissertação, propõe-se uma implementação distribuída, onde cada chave da rede colabora na elaboração da proposta de reconfiguração. A solução descentralizada busca uma redução no tempo de reconfiguração da rede em caso de falhas simples ou múltiplas, aumentando assim a inteligência da rede. Para isso, o algoritmo distribuído GHS é utilizado como base na elaboração de uma solução de auto-cura a ser embarcada nos elementos processadores que compõem as chaves de comutação das linhas da rede inteligente de distribuição. A solução proposta é implementada utilizando robôs como unidades de processamento que se comunicam via uma mesma rede, constituindo assim um ambiente de processamento distribuído. Os diferentes estudos de casos testados mostram que, para redes inteligentes de distribuição compostas por um único alimentador, a solução proposta obteve sucesso na reconfiguração da rede, indiferentemente do número de falhas simultâneas. Na implementação proposta, o tempo de reconfiguração da rede não depende do número de linhas nela incluídas. A implementação apresentou resultados de custo de comunicação e tempo dentro dos limites teóricos estabelecidos pelo algoritmo GHS.

Localização colaborativa em robótica de enxame.

Diversas das possíveis aplicações da robótica de enxame demandam que cada robô seja capaz de estimar a sua posição. A informação de localização dos robôs é necessária, por exemplo, para que cada elemento do enxame possa se posicionar dentro de uma formatura de robôs pré-definida. Da mesma forma, quando os robôs atuam como sensores móveis, a informação de posição é necessária para que seja possível identificar o local dos eventos medidos. Em virtude do tamanho, custo e energia dos dispositivos, bem como limitações impostas pelo ambiente de operação, a solução mais evidente, i.e. utilizar um Sistema de Posicionamento Global (GPS), torna-se muitas vezes inviável. O método proposto neste trabalho permite que as posições absolutas de um conjunto de nós desconhecidos sejam estimadas, com base nas coordenadas de um conjunto de nós de referência e nas medidas de distância tomadas entre os nós da rede. A solução é obtida por meio de uma estratégia de processamento distribuído, onde cada nó desconhecido estima sua própria posição e ajuda os seus vizinhos a calcular as suas respectivas coordenadas. A solução conta com um novo método denominado Multi-hop Collaborative Min-Max Localization (MCMM), ora proposto com o objetivo de melhorar a qualidade da posição inicial dos nós desconhecidos em caso de falhas durante o reconhecimento dos nós de referência. O refinamento das posições é feito com base nos algoritmos de busca por retrocesso (BSA) e de otimização por enxame de partículas (PSO), cujos desempenhos são comparados. Para compor a função objetivo, é introduzido um novo método para o cálculo do fator de confiança dos nós da rede, o Fator de Confiança pela Área Min-Max (MMA-CF), o qual é comparado com o Fator de Confiança por Saltos às Referências (HTA-CF), previamente existente. Com base no método de localização proposto, foram desenvolvidos quatro algoritmos, os quais são avaliados por meio de simulações realizadas no MATLABr e experimentos conduzidos em enxames de robôs do tipo Kilobot. O desempenho dos algoritmos é avaliado em problemas com diferentes topologias, quantidades de nós e proporção de nós de referência. O desempenho dos algoritmos é também comparado com o de outros algoritmos de localização, tendo apresentado resultados 40% a 51% melhores. Os resultados das simulações e dos experimentos demonstram a eficácia do método proposto.

Implementação paralela de um código de elementos finitos em 2D para as Equações de Navier-Stokes para fluidos incompressíveis com transporte de escalares.

O estudo do fluxo de água e do transporte escalar em reservatórios hidrelétricos é importante para a determinação da qualidade da água durante as fases iniciais do enchimento e durante a vida útil do reservatório. Neste contexto, um código de elementos finitos paralelo 2D foi implementado para resolver as equações de Navier-Stokes para fluido incompressível acopladas a transporte escalar, utilizando o modelo de programação de troca de mensagens, a fim de realizar simulações em um ambiente de cluster de computadores. A discretização espacial é baseada no elemento MINI, que satisfaz as condições de Babuska-Brezzi (BB), que permite uma formulação mista estável. Todas as estruturas de dados distribuídos necessárias nas diferentes fases do código, como pré-processamento, solução e pós-processamento, foram implementadas usando a biblioteca PETSc. Os sistemas lineares resultantes foram resolvidos usando o método da projeção discreto com fatoração LU por blocos. Para aumentar o desempenho paralelo na solução dos sistemas lineares, foi empregado o método de condensação estática para resolver a velocidade intermediária nos vértices e no centróide do elemento MINI separadamente. Os resultados de desempenho do método de condensação estática com a abordagem da solução do sistema completo foram comparados. Os testes mostraram que o método de condensação estática apresenta melhor desempenho para grandes problemas, às custas de maior uso de memória. O desempenho de outras partes do código também são apresentados.

DistributedCL: middleware de processamento distribuído em GPU com interface da API OpenCL.

Este trabalho apresenta a proposta de um middleware, chamado DistributedCL, que torna transparente o processamento paralelo em GPUs distribuídas. Com o suporte do middleware DistributedCL uma aplicação, preparada para utilizar a API OpenCL, pode executar de forma distribuída, utilizando GPUs remotas, de forma transparente e sem necessidade de alteração ou nova compilação do seu código. A arquitetura proposta para o middleware DistributedCL é modular, com camadas bem definidas e um protótipo foi construído de acordo com a arquitetura, onde foram empregados vários pontos de otimização, incluindo o envio de dados em lotes, comunicação assíncrona via rede e chamada assíncrona da API OpenCL. O protótipo do middleware DistributedCL foi avaliado com o uso de benchmarks disponíveis e também foi desenvolvido o benchmark CLBench, para avaliação de acordo com a quantidade dos dados. O desempenho do protótipo se mostrou bom, superior às propostas semelhantes, tendo alguns resultados próximos do ideal, sendo o tamanho dos dados para transmissão através da rede o maior fator limitante.