978 resultados para Distributed shared memory


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Hardware vendors make an important effort creating low-power CPUs that keep battery duration and durability above acceptable levels. In order to achieve this goal and provide good performance-energy for a wide variety of applications, ARM designed the big.LITTLE architecture. This heterogeneous multi-core architecture features two different types of cores: big cores oriented to performance and little cores, slower and aimed to save energy consumption. As all the cores have access to the same memory, multi-threaded applications must resort to some mutual exclusion mechanism to coordinate the access to shared data by the concurrent threads. Transactional Memory (TM) represents an optimistic approach for shared-memory synchronization. To take full advantage of the features offered by software TM, but also benefit from the characteristics of the heterogeneous big.LITTLE architectures, our focus is to propose TM solutions that take into account the power/performance requirements of the application and what it is offered by the architecture. In order to understand the current state-of-the-art and obtain useful information for future power-aware software TM solutions, we have performed an analysis of a popular TM library running on top of an ARM big.LITTLE processor. Experiments show, in general, better scalability for the LITTLE cores for most of the applications except for one, which requires the computing performance that the big cores offer.

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OctVCE is a cartesian cell CFD code produced especially for numerical simulations of shock and blast wave interactions with complex geometries, in particular, from explosions. Virtual Cell Embedding (VCE) was chosen as its cartesian cell kernel for its simplicity and sufficiency for practical engineering design problems. The code uses a finite-volume formulation of the unsteady Euler equations with a second order explicit Runge-Kutta Godonov (MUSCL) scheme. Gradients are calculated using a least-squares method with a minmod limiter. Flux solvers used are AUSM, AUSMDV and EFM. No fluid-structure coupling or chemical reactions are allowed, but gas models can be perfect gas and JWL or JWLB for the explosive products. This report also describes the code’s ‘octree’ mesh adaptive capability and point-inclusion query procedures for the VCE geometry engine. Finally, some space will also be devoted to describing code parallelization using the shared-memory OpenMP paradigm. The user manual to the code is to be found in the companion report 2007/13.

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OctVCE is a cartesian cell CFD code produced especially for numerical simulations of shock and blast wave interactions with complex geometries. Virtual Cell Embedding (VCE) was chosen as its cartesian cell kernel as it is simple to code and sufficient for practical engineering design problems. This also makes the code much more ‘user-friendly’ than structured grid approaches as the gridding process is done automatically. The CFD methodology relies on a finite-volume formulation of the unsteady Euler equations and is solved using a standard explicit Godonov (MUSCL) scheme. Both octree-based adaptive mesh refinement and shared-memory parallel processing capability have also been incorporated. For further details on the theory behind the code, see the companion report 2007/12.

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Coset enumeration is a most important procedure for investigating finitely presented groups. We present a practical parallel procedure for coset enumeration on shared memory processors. The shared memory architecture is particularly interesting because such parallel computation is both faster and cheaper. The lower cost comes when the program requires large amounts of memory, and additional CPU's. allow us to lower the time that the expensive memory is being used. Rather than report on a suite of test cases, we take a single, typical case, and analyze the performance factors in-depth. The parallelization is achieved through a master-slave architecture. This results in an interesting phenomenon, whereby the CPU time is divided into a sequential and a parallel portion, and the parallel part demonstrates a speedup that is linear in the number of processors. We describe an early version for which only 40% of the program was parallelized, and we describe how this was modified to achieve 90% parallelization while using 15 slave processors and a master. In the latter case, a sequential time of 158 seconds was reduced to 29 seconds using 15 slaves.

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Neste trabalho propus-me realizar um Sistema de Aquisição de Dados em Tempo Real via Porta Paralela. Para atingir com sucesso este objectivo, foi realizado um levantamento bibliográfico sobre sistemas operativos de tempo real, salientando e exemplificando quais foram marcos mais importantes ao longo da sua evolução. Este levantamento permitiu perceber o porquê da proliferação destes sistemas face aos custos que envolvem, em função da sua aplicação, bem como as dificuldades, científicas e tecnológicas, que os investigadores foram tendo, e que foram ultrapassando com sucesso. Para que Linux se comporte como um sistema de tempo real, é necessário configura-lo e adicionar um patch, como por exemplo o RTAI ou ADEOS. Como existem vários tipos de soluções que permitem aplicar as características inerentes aos sistemas de tempo real ao Linux, foi realizado um estudo, acompanhado de exemplos, sobre o tipo de arquitecturas de kernel mais utilizadas para o fazer. Nos sistemas operativos de tempo real existem determinados serviços, funcionalidades e restrições que os distinguem dos sistemas operativos de uso comum. Tendo em conta o objectivo do trabalho, e apoiado em exemplos, fizemos um pequeno estudo onde descrevemos, entre outros, o funcionamento escalonador, e os conceitos de latência e tempo de resposta. Mostramos que há apenas dois tipos de sistemas de tempo real o ‘hard’ que tem restrições temporais rígidas e o ‘soft’ que engloba as restrições temporais firmes e suaves. As tarefas foram classificadas em função dos tipos de eventos que as despoletam, e evidenciando as suas principais características. O sistema de tempo real eleito para criar o sistema de aquisição de dados via porta paralela foi o RTAI/Linux. Para melhor percebermos o seu comportamento, estudamos os serviços e funções do RTAI. Foi dada especial atenção, aos serviços de comunicação entre tarefas e processos (memória partilhada e FIFOs), aos serviços de escalonamento (tipos de escalonadores e tarefas) e atendimento de interrupções (serviço de rotina de interrupção - ISR). O estudo destes serviços levou às opções tomadas quanto ao método de comunicação entre tarefas e serviços, bem como ao tipo de tarefa a utilizar (esporádica ou periódica). Como neste trabalho, o meio físico de comunicação entre o meio ambiente externo e o hardware utilizado é a porta paralela, também tivemos necessidade de perceber como funciona este interface. Nomeadamente os registos de configuração da porta paralela. Assim, foi possível configura-lo ao nível de hardware (BIOS) e software (módulo do kernel) atendendo aos objectivos do presente trabalho, e optimizando a utilização da porta paralela, nomeadamente, aumentando o número de bits disponíveis para a leitura de dados. No desenvolvimento da tarefa de hard real-time, foram tidas em atenção as várias considerações atrás referenciadas. Foi desenvolvida uma tarefa do tipo esporádica, pois era pretendido, ler dados pela porta paralela apenas quando houvesse necessidade (interrupção), ou seja, quando houvesse dados disponíveis para ler. Desenvolvemos também uma aplicação para permitir visualizar os dados recolhidos via porta paralela. A comunicação entre a tarefa e a aplicação é assegurada através de memória partilhada, pois garantindo a consistência de dados, a comunicação entre processos do Linux e as tarefas de tempo real (RTAI) que correm ao nível do kernel torna-se muito simples. Para puder avaliar o desempenho do sistema desenvolvido, foi criada uma tarefa de soft real-time cujos tempos de resposta foram comparados com os da tarefa de hard real-time. As respostas temporais obtidas através do analisador lógico em conjunto com gráficos elaborados a partir destes dados, mostram e comprovam, os benefícios do sistema de aquisição de dados em tempo real via porta paralela, usando uma tarefa de hard real-time.

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Os sistemas de tempo real modernos geram, cada vez mais, cargas computacionais pesadas e dinâmicas, começando-se a tornar pouco expectável que sejam implementados em sistemas uniprocessador. Na verdade, a mudança de sistemas com um único processador para sistemas multi- processador pode ser vista, tanto no domínio geral, como no de sistemas embebidos, como uma forma eficiente, em termos energéticos, de melhorar a performance das aplicações. Simultaneamente, a proliferação das plataformas multi-processador transformaram a programação paralela num tópico de elevado interesse, levando o paralelismo dinâmico a ganhar rapidamente popularidade como um modelo de programação. A ideia, por detrás deste modelo, é encorajar os programadores a exporem todas as oportunidades de paralelismo através da simples indicação de potenciais regiões paralelas dentro das aplicações. Todas estas anotações são encaradas pelo sistema unicamente como sugestões, podendo estas serem ignoradas e substituídas, por construtores sequenciais equivalentes, pela própria linguagem. Assim, o modo como a computação é na realidade subdividida, e mapeada nos vários processadores, é da responsabilidade do compilador e do sistema computacional subjacente. Ao retirar este fardo do programador, a complexidade da programação é consideravelmente reduzida, o que normalmente se traduz num aumento de produtividade. Todavia, se o mecanismo de escalonamento subjacente não for simples e rápido, de modo a manter o overhead geral em níveis reduzidos, os benefícios da geração de um paralelismo com uma granularidade tão fina serão meramente hipotéticos. Nesta perspetiva de escalonamento, os algoritmos que empregam uma política de workstealing são cada vez mais populares, com uma eficiência comprovada em termos de tempo, espaço e necessidades de comunicação. Contudo, estes algoritmos não contemplam restrições temporais, nem outra qualquer forma de atribuição de prioridades às tarefas, o que impossibilita que sejam diretamente aplicados a sistemas de tempo real. Além disso, são tradicionalmente implementados no runtime da linguagem, criando assim um sistema de escalonamento com dois níveis, onde a previsibilidade, essencial a um sistema de tempo real, não pode ser assegurada. Nesta tese, é descrita a forma como a abordagem de work-stealing pode ser resenhada para cumprir os requisitos de tempo real, mantendo, ao mesmo tempo, os seus princípios fundamentais que tão bons resultados têm demonstrado. Muito resumidamente, a única fila de gestão de processos convencional (deque) é substituída por uma fila de deques, ordenada de forma crescente por prioridade das tarefas. De seguida, aplicamos por cima o conhecido algoritmo de escalonamento dinâmico G-EDF, misturamos as regras de ambos, e assim nasce a nossa proposta: o algoritmo de escalonamento RTWS. Tirando partido da modularidade oferecida pelo escalonador do Linux, o RTWS é adicionado como uma nova classe de escalonamento, de forma a avaliar na prática se o algoritmo proposto é viável, ou seja, se garante a eficiência e escalonabilidade desejadas. Modificar o núcleo do Linux é uma tarefa complicada, devido à complexidade das suas funções internas e às fortes interdependências entre os vários subsistemas. Não obstante, um dos objetivos desta tese era ter a certeza que o RTWS é mais do que um conceito interessante. Assim, uma parte significativa deste documento é dedicada à discussão sobre a implementação do RTWS e à exposição de situações problemáticas, muitas delas não consideradas em teoria, como é o caso do desfasamento entre vários mecanismo de sincronização. Os resultados experimentais mostram que o RTWS, em comparação com outro trabalho prático de escalonamento dinâmico de tarefas com restrições temporais, reduz significativamente o overhead de escalonamento através de um controlo de migrações, e mudanças de contexto, eficiente e escalável (pelo menos até 8 CPUs), ao mesmo tempo que alcança um bom balanceamento dinâmico da carga do sistema, até mesmo de uma forma não custosa. Contudo, durante a avaliação realizada foi detetada uma falha na implementação do RTWS, pela forma como facilmente desiste de roubar trabalho, o que origina períodos de inatividade, no CPU em questão, quando a utilização geral do sistema é baixa. Embora o trabalho realizado se tenha focado em manter o custo de escalonamento baixo e em alcançar boa localidade dos dados, a escalonabilidade do sistema nunca foi negligenciada. Na verdade, o algoritmo de escalonamento proposto provou ser bastante robusto, não falhando qualquer meta temporal nas experiências realizadas. Portanto, podemos afirmar que alguma inversão de prioridades, causada pela sub-política de roubo BAS, não compromete os objetivos de escalonabilidade, e até ajuda a reduzir a contenção nas estruturas de dados. Mesmo assim, o RTWS também suporta uma sub-política de roubo determinística: PAS. A avaliação experimental, porém, não ajudou a ter uma noção clara do impacto de uma e de outra. No entanto, de uma maneira geral, podemos concluir que o RTWS é uma solução promissora para um escalonamento eficiente de tarefas paralelas com restrições temporais.

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This paper presents a new parallel implementation of a previously hyperspectral coded aperture (HYCA) algorithm for compressive sensing on graphics processing units (GPUs). HYCA method combines the ideas of spectral unmixing and compressive sensing exploiting the high spatial correlation that can be observed in the data and the generally low number of endmembers needed in order to explain the data. The proposed implementation exploits the GPU architecture at low level, thus taking full advantage of the computational power of GPUs using shared memory and coalesced accesses to memory. The proposed algorithm is evaluated not only in terms of reconstruction error but also in terms of computational performance using two different GPU architectures by NVIDIA: GeForce GTX 590 and GeForce GTX TITAN. Experimental results using real data reveals signficant speedups up with regards to serial implementation.

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Hyperspectral imaging can be used for object detection and for discriminating between different objects based on their spectral characteristics. One of the main problems of hyperspectral data analysis is the presence of mixed pixels, due to the low spatial resolution of such images. This means that several spectrally pure signatures (endmembers) are combined into the same mixed pixel. Linear spectral unmixing follows an unsupervised approach which aims at inferring pure spectral signatures and their material fractions at each pixel of the scene. The huge data volumes acquired by such sensors put stringent requirements on processing and unmixing methods. This paper proposes an efficient implementation of a unsupervised linear unmixing method on GPUs using CUDA. The method finds the smallest simplex by solving a sequence of nonsmooth convex subproblems using variable splitting to obtain a constraint formulation, and then applying an augmented Lagrangian technique. The parallel implementation of SISAL presented in this work exploits the GPU architecture at low level, using shared memory and coalesced accesses to memory. The results herein presented indicate that the GPU implementation can significantly accelerate the method's execution over big datasets while maintaining the methods accuracy.

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Hyperspectral imaging has become one of the main topics in remote sensing applications, which comprise hundreds of spectral bands at different (almost contiguous) wavelength channels over the same area generating large data volumes comprising several GBs per flight. This high spectral resolution can be used for object detection and for discriminate between different objects based on their spectral characteristics. One of the main problems involved in hyperspectral analysis is the presence of mixed pixels, which arise when the spacial resolution of the sensor is not able to separate spectrally distinct materials. Spectral unmixing is one of the most important task for hyperspectral data exploitation. However, the unmixing algorithms can be computationally very expensive, and even high power consuming, which compromises the use in applications under on-board constraints. In recent years, graphics processing units (GPUs) have evolved into highly parallel and programmable systems. Specifically, several hyperspectral imaging algorithms have shown to be able to benefit from this hardware taking advantage of the extremely high floating-point processing performance, compact size, huge memory bandwidth, and relatively low cost of these units, which make them appealing for onboard data processing. In this paper, we propose a parallel implementation of an augmented Lagragian based method for unsupervised hyperspectral linear unmixing on GPUs using CUDA. The method called simplex identification via split augmented Lagrangian (SISAL) aims to identify the endmembers of a scene, i.e., is able to unmix hyperspectral data sets in which the pure pixel assumption is violated. The efficient implementation of SISAL method presented in this work exploits the GPU architecture at low level, using shared memory and coalesced accesses to memory.

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One of the main problems of hyperspectral data analysis is the presence of mixed pixels due to the low spatial resolution of such images. Linear spectral unmixing aims at inferring pure spectral signatures and their fractions at each pixel of the scene. The huge data volumes acquired by hyperspectral sensors put stringent requirements on processing and unmixing methods. This letter proposes an efficient implementation of the method called simplex identification via split augmented Lagrangian (SISAL) which exploits the graphics processing unit (GPU) architecture at low level using Compute Unified Device Architecture. SISAL aims to identify the endmembers of a scene, i.e., is able to unmix hyperspectral data sets in which the pure pixel assumption is violated. The proposed implementation is performed in a pixel-by-pixel fashion using coalesced accesses to memory and exploiting shared memory to store temporary data. Furthermore, the kernels have been optimized to minimize the threads divergence, therefore achieving high GPU occupancy. The experimental results obtained for the simulated and real hyperspectral data sets reveal speedups up to 49 times, which demonstrates that the GPU implementation can significantly accelerate the method's execution over big data sets while maintaining the methods accuracy.

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Neste documento ´e feita a descrição detalhada da integração modular de um script no software OsiriX. O objectivo deste script ´e determinar o diâmetro central da artéria aorta a partir de uma Tomografia Computorizada. Para tal são abordados conceitos relacionados com a temática do processamento de imagem digital, tecnologias associadas, e.g., a norma DICOM e desenvolvimento de software. Como estudo preliminar, são analisados diversos visualizadores de imagens médica, utilizados para investigação ou mesmo comercializados. Foram realizadas duas implementações distintas do plugin. A primeira versão do plugin faz a invocação do script de processamento usando o ficheiro de estudo armazenado em disco; a segunda versão faz a passagem de dados através de um bloco de memória partilhada e utiliza o framework Java Native Interface. Por fim, é demonstrado todo o processo de aposição da Marcação CE de um dispositivo médico de classe IIa e obtenção da declaração de conformidade por parte de um Organismo Notificado. Utilizaram-se os Sistemas Operativos Mac OS X e Linux e as linguagens de programação Java, Objective-C e Python.

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Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Informática

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Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Informática

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Concurrent programming is a difficult and error-prone task because the programmer must reason about multiple threads of execution and their possible interleavings. A concurrent program must synchronize the concurrent accesses to shared memory regions, but this is not enough to prevent all anomalies that can arise in a concurrent setting. The programmer can misidentify the scope of the regions of code that need to be atomic, resulting in atomicity violations and failing to ensure the correct behavior of the program. Executing a sequence of atomic operations may lead to incorrect results when these operations are co-related. In this case, the programmer may be required to enforce the sequential execution of those operations as a whole to avoid atomicity violations. This situation is specially common when the developer makes use of services from third-party packages or modules. This thesis proposes a methodology, based on the design by contract methodology, to specify which sequences of operations must be executed atomically. We developed an analysis that statically verifies that a client of a module is respecting its contract, allowing the programmer to identify the source of possible atomicity violations.

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Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Química e Bioquímica