Estudo de Desempenho de Duas Estratégias Paralelas Aplicadas ao Ajuste de Parâmetros de um Modelo Matemático da Esclerose Múltipla
Resumo
A Esclerose Múltipla (EM) é uma intrincada doença neurológica que pode ser melhor compreendida por meio de modelos matemáticoscomputacionais. Como todo modelo, seus parâmetros precisam ser ajustados para representar adequadamente resultados experimentais. A Evolução Diferencial Auto-Adaptativa é uma técnica de otimização que pode ser empregada para este propósito. Tais ajustes contudo possuem alto custo computacional, que pode ser reduzido com o empregado computação paralela. Este artigo apresenta um estudo de duas estratégias, OpenMP e CUDA, utilizadas para paralelizar o ajuste de parâmetros de um modelo EM.Referências
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Publicado
17/10/2023
Como Citar
SILVA, Gustavo G.; MOREIRA, Matheus A.; QUINTELA, Bárbara M.; LOBOSCO, Marcelo.
Estudo de Desempenho de Duas Estratégias Paralelas Aplicadas ao Ajuste de Parâmetros de um Modelo Matemático da Esclerose Múltipla. In: WORKSHOP DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA - SIMPÓSIO EM SISTEMAS COMPUTACIONAIS DE ALTO DESEMPENHO (SSCAD), 24. , 2023, Porto Alegre/RS.
Anais [...].
Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação,
2023
.
p. 57-64.
DOI: https://doi.org/10.5753/wscad_estendido.2023.235968.
