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dc.creatorMello, Alex Lima de-
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/4413483723185465por
dc.contributor.advisor1Rebonatto, Marcelo Trindade-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/0535211732373749por
dc.contributor.advisor2Hölbig, Carlos Amaral-
dc.contributor.advisor2Latteshttp://lattes.cnpq.br/5419646313109789por
dc.date.accessioned2020-08-28T12:33:42Z-
dc.date.issued2020-03-30-
dc.identifier.citationMELLO, Alex Lima de. Integração de GPGPU ao modelo ETA sem common blocks. 2020. 61 f. Dissertação (Mestrado em Computação Aplicada) - Universidade de Passo Fundo, Passo Fundo, RS, 2020.por
dc.identifier.urihttp://tede.upf.br:8080/jspui/handle/tede/1897-
dc.description.resumoO Eta é um modelo de previsão do tempo utilizado em diversos países, inclusive no Brasil, pelo CPTEC/INPE. Em alguns casos, a execução de modelos de previsão como o Eta pode demorar horas, ou até mesmo dias. Esta dissertação teve como objetivo principal a implementação de tecnologias de GPGPU ao modelo Eta, com o objetivo de reduzir seu tempo de execução. Analisando o código do modelo, foi escolhida uma sub-rotina para implementar duas novas versões da mesma, utilizando CUDA e OpenACC. Analisando os resultados, pode-se observar que as novas implementações apresentam melhor desempenho em relação à versão original quando executado o modelo com baixo número de tarefas MPI, no entanto, o desempenho das mesmas diminui conforme aumenta-se o número de tarefas MPI utilizadas. A versão com CUDA tem melhor desempenho comparada com a versão utilizando OpenACC, no entanto, o tempo de desenvolvimento em OpenACC é consideravelmente menor.por
dc.description.abstractEta is a weather prediction model used in several countries, including Brazil, by CPTEC/INPE. In some cases, the execution of weather prediction models like Eta can take hours, or even days. This dissertation’s main objective was the implementation of GPGPU technologies to the Eta model, in order to reduce its execution time. Analyzing the model code, a subroutine was chosen to implement two new versions of it, using CUDA and OpenACC. Analyzing the results, it can be observed that the new implementations show better performance in comparison to the original version when the model is executed with a low number of MPI tasks, however, their performance worsens as the number of threads increases. The CUDA version has better performance compared to the OpenACC version, however, the development time in OpenACC is considerably less.eng
dc.description.provenanceSubmitted by Jucelei Domingues (jucelei@upf.br) on 2020-08-28T12:33:42Z No. of bitstreams: 1 2020AlexLimaMello.pdf: 3201064 bytes, checksum: 63153c36fd8a4fc5bf9772a729f1be57 (MD5)eng
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2020-08-28T12:33:42Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2020AlexLimaMello.pdf: 3201064 bytes, checksum: 63153c36fd8a4fc5bf9772a729f1be57 (MD5) Previous issue date: 2020-03-30eng
dc.formatapplication/pdf*
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade de Passo Fundopor
dc.publisher.departmentInstituto de Ciências Exatas e Geociências – ICEGpor
dc.publisher.countryBrasilpor
dc.publisher.initialsUPFpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Computação Aplicadapor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.subjectProcessamento paralelo (Computadores)por
dc.subjectProgramação paralela (Computação)por
dc.subjectPrevisão numérica do tempo (Meteorologia)por
dc.subject.cnpqCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpor
dc.titleIntegração de GPGPU ao modelo ETA sem common blockspor
dc.title.alternativeIntegration of GPGPU to the ETA model without common blockseng
dc.typeDissertaçãopor
Appears in Collections:Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada

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