Paralelização da Indexação de Dados no OPTICS via GPU - Toledo, Sávyo; Melo, Danilo; Andrade, Guilherme; Mourão, Fernando; Rocha, Leonardo (Anais do Concurso de Trabalhos de Iniciação Científica da SBC (CTIC-SBC), 2016)
Organizar o grande volume de dados que vem sendo gerado recentemente tornou-se um dos grandes problemas na computação. Dentre as estratégias que se propõem a lidar com esse problema, destacam-se os de agrupamento baseado em densidade, tais como DBSCAN e OPTICS. Essas técnicas permitem agrupamento de dados em formato arbitrário lidando com ruídos de forma robusta. Nesse trabalho apresentamos uma nova abordagem do OPTICS baseada em uma estratégia de indexação de dados por meio de grafos, reduzindo consideravelmente a complexidade do algoritmo. Explorando algumas oportunidades de paralelização utilizando GPUs, mostramos que a nossa proposta é até 200x mais rápida do que sua versão sequencial usando CPU.