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em Repositório Científico do Instituto Politécnico de Lisboa - Portugal


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Trabalho de Projecto para obtenção do grau de Mestre em Engenharia na Área de Especialização em Estruturas

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Trabalho de Projecto para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Civil.

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Trabalho Final de Mestrado para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Química e Biológica

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Dissertação para obtenção do grau de Mestre em Engenharia na Área de Especialização em Vias de Comunicação e Transporte

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Trabalho de Dissertação de Natureza Científica para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Civil

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Dissertação para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Civil na Área de Especialização de Edificações

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Trabalho Final de Mestrado para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Química e Biológica

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Sparse matrix-vector multiplication (SMVM) is a fundamental operation in many scientific and engineering applications. In many cases sparse matrices have thousands of rows and columns where most of the entries are zero, while non-zero data is spread over the matrix. This sparsity of data locality reduces the effectiveness of data cache in general-purpose processors quite reducing their performance efficiency when compared to what is achieved with dense matrix multiplication. In this paper, we propose a parallel processing solution for SMVM in a many-core architecture. The architecture is tested with known benchmarks using a ZYNQ-7020 FPGA. The architecture is scalable in the number of core elements and limited only by the available memory bandwidth. It achieves performance efficiencies up to almost 70% and better performances than previous FPGA designs.

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Trabalho de Dissertação de Natureza Científica para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Civil na Área de Especialização em Estruturas