SIMULAÇÃO CLIMÁTICA DE DADOS DE VENTO EM REDES P2P UTILIZANDO GPU

dc.contributor.advisor-co1Virgens Filho, Jorim Sousa das
dc.contributor.advisor-co1IDCPF:28935519553por
dc.contributor.advisor-co1Latteshttp://lattes.cnpq.br/7763181437076835por
dc.contributor.advisor1Senger, Luciano José
dc.contributor.advisor1IDCPF:93591187968por
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/6880696447532558por
dc.contributor.referee1Ishii, Renato Porfírio
dc.contributor.referee1IDCPF:80760414149por
dc.contributor.referee1Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4771212Y5por
dc.creatorBaron Neto, Ciro
dc.creator.IDCPF:06446878940por
dc.creator.Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4267758Z2por
dc.date.accessioned2017-07-21T14:19:39Z
dc.date.accessioned2026-06-30T17:54:39Z
dc.date.available2014-03-21T00:00:00Z
dc.date.available2017-07-21T14:19:39Z
dc.date.issued2014-02-28
dc.description.abstractThis paper presents an approach of technologies GPGPU (General-Purpose Computing on Graphics Processing Unit) and P2P (peer-to-peer) networks in order to improve the response time of climate data simulations. Thus, an application using CUDA (Compute Unified Device Architecture) architecture and the simulation model of Venthor simulator were initially adopted and integrated into the P2PComp framework. The results indicate an acceleration factor equal to 70 for single computers. Furthermore, the possibility of using a P2P sharing network for processing, higher acceleration factors can be obtained. Computer simulation models usually demand high processing power and this work showed that the use of parallelism in GPUs and P2P networks is an alternative that allows better performance when compared to sequential computing.eng
dc.description.resumoEste trabalho apresenta uma avaliação das tecnologias de GPGPU (General-Purpose Computing on Graphics Processing Unit) e de redes P2P (peer-to-peer) para melhorar o tempo de resposta de simulações de dados climáticos. Para isso, uma aplicação utilizando a arquitetura CUDA (Compute Unified Device Architecture) e o modelo de simulação de dados de vento do software Venthor foram inicialmente adotados e após integrados ao framework P2PComp. Os resultados indicam um fator de aceleração igual a 70 para computadores isolados. Além disso, com a possibilidade do uso de uma rede P2P para compartilhamento de processamento, fatores de aceleração maiores podem ser obtidos. Modelos de simulação computacional geralmente demandam alto poder de processamento e este trabalho mostrou que a utilização do paralelismo em redes P2P e GPUs constitui uma alternativa que permite melhor desempenho quando comparado à computação sequencial.por
dc.formatapplication/pdfpor
dc.identifier.citationBARON NETO, Ciro. SIMULAÇÃO CLIMÁTICA DE DADOS DE VENTO EM REDES P2P UTILIZANDO GPU. 2014. 75 f. Dissertação (Mestrado em Computação para Tecnologias em Agricultura) - UNIVERSIDADE ESTADUAL DE PONTA GROSSA, POnta Grossa, 2014.por
dc.identifier.urihttps://ri.uepg.br/handle/123456789/3301
dc.languageporpor
dc.publisherUNIVERSIDADE ESTADUAL DE PONTA GROSSApor
dc.publisher.countryBRpor
dc.publisher.departmentComputação para Tecnologias em Agriculturapor
dc.publisher.initialsUEPGpor
dc.publisher.programPrograma de Pós Graduação Computação Aplicadapor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.subjectComputação paralelapor
dc.subjectGPGPUpor
dc.subjectPeer-to-peerpor
dc.subjectsimulação climáticapor
dc.subjectParallel computingeng
dc.subjectGPGPUeng
dc.subjectPeer-to-peereng
dc.subjectClimate Simulationeng
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpor
dc.titleSIMULAÇÃO CLIMÁTICA DE DADOS DE VENTO EM REDES P2P UTILIZANDO GPUpor
dc.typeDissertaçãopor

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