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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/15959
Registro completo de metadados
Campo DC | Valor | Idioma |
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dc.creator | Han, Lin Yu | |
dc.date.accessioned | 2020-11-19T18:23:53Z | - |
dc.date.available | 2020-11-19T18:23:53Z | - |
dc.date.issued | 2014-06-11 | |
dc.identifier.citation | LIN, Yu Han. Estudo comparativo da programação paralela de algoritmos em CPU com Go e GPU com CUDA. 2014. 88 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Ponta Grossa, 2014. | pt_BR |
dc.identifier.uri | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/15959 | - |
dc.description.abstract | Multicore processors, in other words, with more than one core, have become common usage. However, the study of parallel programming is not much explored. There are many problems that can be solved more efficiently exploiting parallelism and concurrency. This paper presents a study of parallel programming on multicore architectures. Two different approaches are analyzed and compared. The use of new programming language developed by Google, Go, which brings an approach to parallel programming on multicore CPUs, and the CUDA parallel programming plataform which uses the graphics cards from NVIDIA GPUs for parallel processing. Among the computational problems that benefit from parallelism, there are also genetic algorithms. | pt_BR |
dc.language | por | pt_BR |
dc.publisher | Universidade Tecnológica Federal do Paraná | pt_BR |
dc.rights | openAccess | pt_BR |
dc.subject | Programação paralela (Computação) | pt_BR |
dc.subject | Algorítmos genéticos | pt_BR |
dc.subject | Linguagem de programação (Computadores) | pt_BR |
dc.subject | Parallel programming (Computer science) | pt_BR |
dc.subject | Genetic algorithms | pt_BR |
dc.subject | Programming languages (Electronic computers) | pt_BR |
dc.title | Estudo comparativo da programação paralela de algoritmos em CPU com Go e GPU com CUDA | pt_BR |
dc.title.alternative | Comparative study of parallel programming of algorithms on CPU with go and GPU with CUDA | |
dc.type | bachelorThesis | pt_BR |
dc.description.resumo | Processadores multicore, em outras palavras, com mais de um núcleo, se tornaram de uso comum. Entretanto o estudo da programação paralela não é muito explorado. Existem diversos problemas que podem ser solucionados de maneira mais eficiente explorando concorrência e paralelismo. Este trabalho apresenta um estudo da programação paralela nas arquiteturas multicore. Duas abordagens diferentes são analisadas e comparadas. O uso da nova linguagem de programação desenvolvida pela Google, a Go, que traz uma abordagem para a programação paralela em CPUs multicore, e a plataforma de programação paralela CUDA que utiliza as placas gráficas das GPUs da NVIDIA para o processamento paralelo. Dentre os problemas computacionais que se beneficiam do paralelismo, têm-se os algoritmos genéticos. | pt_BR |
dc.degree.local | Ponta Grossa | pt_BR |
dc.publisher.local | Ponta Grossa | pt_BR |
dc.contributor.advisor1 | Koscianski, André | |
dc.contributor.referee1 | Koscianski, André | |
dc.contributor.referee2 | Alves, Gleifer Vaz | |
dc.contributor.referee3 | Sanches, Ionildo José | |
dc.publisher.country | Brasil | pt_BR |
dc.publisher.department | Departamento Acadêmico de Informática | pt_BR |
dc.publisher.program | Ciência da Computação | pt_BR |
dc.publisher.initials | UTFPR | pt_BR |
dc.subject.cnpq | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO | pt_BR |
dc.subject.cnpq | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO | pt_BR |
Aparece nas coleções: | PG - Ciência da Computação |
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Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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