Fast SimEDaPE: Simulation Estimation by Data Patterns Exploration

Resumo


No contexto das cidades inteligentes, resolver problemas como poluição, congestionamento e transporte público, enfrentados regularmente por grandes cidades como São Paulo, não é trivial. Para lidar com esses problemas, os pesquisadores geralmente contam com simulações. Um exemplo de simulador de cidade inteligente é o InterSCSimulator, que simula o tráfego urbano. No entanto, este simulador apresenta limitações quanto ao seu desempenho em cenários de grande escala. O SimEDaPE, uma técnica utilizada para melhorar o desempenho da simulação baseada na recorrência de padrões de simulações anteriores, foi proposta neste contexto. O SimEDaPE ainda está em desenvolvimento ativo e, como tal, apresenta alguns gargalos de desempenho em algumas etapas, como a etapa de mapeamento temporal. Neste trabalho, propomos uma melhoria para esta etapa do SimEDaPE utilizando bibliotecas otimizadas (escritas em C ao invés de Python), e paralelismo. Como resultado, obtivemos um desempenho relativo considerável de 156x, rodando em 8 núcleos em comparação com a implementação sequencial de referência.
Palavras-chave: Algoritmos Paralelos e Distribuídos, Aplicações de Computação de Alto Desempenho

Referências

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Publicado
07/04/2022
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ROCHA, Francisco Wallison; FRANCESQUINI, Emilio; CORDEIRO, Daniel. Fast SimEDaPE: Simulation Estimation by Data Patterns Exploration. In: ESCOLA REGIONAL DE ALTO DESEMPENHO DE SÃO PAULO (ERAD-SP), 13. , 2022, Online. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2022 . p. 37-40. DOI: https://doi.org/10.5753/eradsp.2022.222246.

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