Optimização de uma aplicação paralela para simulações de dinâmica molecular

Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Informática

Isolamento e caracterização de enzimas multihémicas de origem microbiana e sua aplicação no desenvolvimento de biossensores

Dissertação para obtenção do Grau de Doutor em Química Sustentável

Um middleware para computação paralela em clusters de multicores

Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Informática

Programação paralela estruturada aplicada a um problema de reconstrução de imagem

A Digital Breast Tomosynthesis (DBT) é uma técnica que permite obter imagens mamárias 3D de alta qualidade, que só podem ser obtidas através de métodos de re-construção. Os métodos de reconstrução mais rápidos são os iterativos, sendo no en-tanto computacionalmente exigentes, necessitando de sofrer muitas optimizações. Exis-tem optimizações que usam computação paralela através da implementação em GPUs usando CUDA. Como é sabido, o desenvolvimento de programas eficientes que usam GPUs é ainda uma tarefa demorada, dado que os modelos de programação disponíveis são de baixo nível, e a portabilidade do código para outras arquitecturas não é imedia-ta. É uma mais valia poder criar programas paralelos de forma rápida, com possibili-dade de serem usados em diferentes arquitecturas, sem exigir muitos conhecimentos sobre a arquitectura subjacente e sobre os modelos de programação de baixo nível. Para resolver este problema, propomos a utilização de soluções existentes que reduzam o esforço de paralelização, permitindo a sua portabilidade, garantindo ao mesmo tempo um desempenho aceitável. Para tal, vamos utilizar um framework (FastFlow) com suporte para Algorithmic Skeletons, que tiram partido da programação paralela estruturada, capturando esquemas/padrões recorrentes que são comuns na programação paralela. O trabalho realizado centrou-se na paralelização de uma das fases de reconstru-ção da imagem 3D – geração da matriz de sistema – que é uma das mais demoradas do processo de reconstrução; esse trabalho incluiu um método de ordenação modificado em relação ao existente. Foram realizadas diferentes implementações em CPU e GPU (usando OpenMP, CUDA e FastFlow) o que permitiu comparar estes ambientes de programação em termos de facilidade de desenvolvimento e eficiência da solução. A comparação feita permite concluir que o desempenho das soluções baseadas no FastFlow não é muito diferente das tradicionais o que sugere que ferramentas deste tipo podem simplificar e agilizar a implementação de um algoritmos na área de recons-trução de imagens 3D, mantendo um bom desempenho.