@MASTERSTHESIS{ 2018:529480327,
 	title = {Integração da tecnologia CUDA ao modelo de previsão do tempo Eta},
 	year = {2018},
 	url = "http://tede.upf.br/jspui/handle/tede/1466",
 	abstract = "Objetivo: Esta dissertação tem por objetivo principal realizar a implementação da tecnologia CUDA, para processamento de dados, no modelo de previsão do tempo Eta, buscando reduzir seu tempo de execução.
 Materiais e Métodos: É apresentado um estudo sobre os modelos de previsão e a linguagem Fortran, a qual foi utilizada para a escrita do Eta. A forma de realização do processamento do modelo Eta foi estudada e mapeada, indicando que o processamento dos dados se dá pela divisão de tarefas MPI em dois grupos: servidores de I/O, responsáveis pelo armazenamento dos dados gerados, e processos de previsão, que computam cada parte da área a ser prevista. Foi realizada uma análise do código, buscando identificar atividades computacionalmente intensivas, com o intuito de identificar pontos se poderia aplicar mais de um nível de paralelismo. Após definido um modelo de paralelismo de dois níveis, de paralelismo, foi escolhida a tecnologia CUDA para tentar obter um ganho de desempenho sem alterar a lógica utilizada pelo modelo.
 Resultados: O modelo foi implementado usando CUDA, sendo escolhidos quatro pontos de maior complexidade de código e tempo de execução para implementar o segundo nível de paralelismo. Foram realizadas 20 repetições para diversas combinações de números de processos, horas a serem previstas, tamanho de área da previsão e se foi utilizado ou não CUDA. Os resultados obtidos foram analisados usando os testes de Kolmogorov-Smirnov, Shapiro-Wilk, Teste de Levene e Teste-T, para verificar a distribuição dos dados das repetições e a significância dos dados resultantes.
 Discussão dos resultados: Na análise dos resultados observou-se um ganho significativo fazendo uso de CUDA integrado ao modelo, apesar de em alguns casos ocorrer uma piora do desempenho, porém, os testes realizados ocorrem em ambientes computacionais não próprios para experimentos de aplicações de alto desempenho, podendo assim prejudicar os resultados gerados.
 Conclusões: Pode-se afirmar que esta dissertação contribuiu para uma melhora do modelo Eta. O conhecimento obtido servirá como base de novos trabalhos que envolvam o modelo. Ressalta-se que devido à indisponibilidade de um ambiente computacional otimizado para aplicações de alto desempenho tornam-se necessários novos testes e ampliar os benefícios que podem ser obtidos fazendo uso da tecnologia CUDA em conjunto com MPI no modelo Eta de previsão do tempo.",
 	publisher = {Universidade de Passo Fundo},
 	scholl = {Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada},
 	note = {Instituto de Ciências Exatas e Geociências – ICEG}
}