Computação paralela utilizando GPU na análise de redes de Petri IOPT
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2019 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) |
Texto Completo: | http://hdl.handle.net/10362/96277 |
Resumo: | O principal objetivo desta dissertação é melhorar o tempo de execução na construção do espaço de estados associado a um modelo de rede de Petri Input-Output Place-Transition (IOPT), utilizando computação paralela numa Graphics Processing Unit (GPU) instalada no computador com um servidor de IOPT-Tools em execução, permitindo o processamento descrito. Os modelos de sistema de controlo desenvolvidos em Rede de Petri (RdP) podem ser muito complexos, o que pode tornar de difícil compreensão o seu comportamento. Devido à variedade e à dimensão das redes, os sistemas desenvolvidos em RdP podem apresentar um grafo associado de espaço de estados com muitos nós e arcos, tornando-se um problema sobre o ponto de vista computacional quando se pretende realizar a verificação das propriedades do modelo. Isto porque, na construção do grafo do espaço de estados pode ocorrer uma explosão do número de estados, ou seja, o grafo pode ser tão grande que dificulta a procura e análise de todos os estados que o modelo pode alcançar. Com a utilização da GPU pode-se contribuir para mitigar este problema, aumentando o desempenho no processamento da construção do espaço de estados. O algoritmo implementado para o processamento da construção do espaço de estados utilizando GPU é adaptação do código gerado automaticamente pela plataforma IOTP-Tools. Para executar o algoritmo é usada a Compute Unified Device Architecture (CUDA) da NVidia. A CUDA permite executar o algoritmo em Central Processing Unit (CPU) e Graphics Processing Unit (GPU). A parte sequencial do algoritmo é executada na CPU e a parte do processamento intensivo, ou seja, o tratamento dos estados não processados é executada na GPU. |
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