Olá todos!
O MaPI, framework que visa a implementação simples de algoritmos paralelos, está disponível em:
http://sourceforge.net/projects/mapreducepp
Este framework integra o projeto MapReduce++, que atualmente apresenta duas implementações em C++ da abstração MapReduce, usada pela Google para o processamento e geração de dados de forma massivamente paralela.
A outra implementação é a biblioteca MapMP, que visa o aproveitamento dos núcleos de um computador multiprocessado.
Ao utilizar o MaPI, o usuário é capaz de implementar uma aplicação paralela sem se preocupar com a forma de comunicação entre os processos ou como o sistema fará a paralelização. Além disso, toda implementação feita pelo usuário é sequencial.
Aguardem a disponibilização da documentação oficial, assim como do código-fonte do MapMP.
Abraços,
Sabir
quarta-feira, 24 de junho de 2009
sábado, 20 de junho de 2009
Apresentação
Olá a todos! =)
Este é nosso primeiro encontro então esteja a vontade para visitar as páginas do Grupo de Pesquisa em Otimização, composto atualmente pelos graduandos em Ciência da Computação da UFOP: Mário Henrique, Pablo Munhoz, Sabir Ribas e Igor Machado.
Os projetos do grupo são aplicados à área de Otimização e Pesquisa Operacional, geralmente baseados em técnicas Metaheurísticas e também em modelos matemáticos para solvers exatos.
Neste blog serão publicados artigos e novidades em relação às pesquisas na área de otimização e também os lançamentos de softwares de otimização disponibilizados pelo grupo.
O OptFrame, projeto de um framework para programação C++ e Metaheurísticas está disponível em:
https://sourceforge.net/projects/optframe
O OptFrame atualmente utiliza os recursos de paralelismo disponibilizados pela biblioteca MapMP, tecnologia OpenMP para multi-cores, e também os recursos do framework de paralelismo MaPI, com a tecnologia MPI (Message Passing Interface) para clusters e grids de alto desempenho. Ambas MapMP e MaPI são implementações em C++ da abstração MapReduce, já utilizada pela Google em alguns mecanismos de programação paralela e que pode também ser melhor entendida pelo artigo de Ribas, Aplicação da abstração mapreduce na paralelização de procedimentos de otimização, publicado em 2009.
Aguardem a disponibilização online dos códigos-fonte do MapMP e MaPI, assim como uma documentação mais detalhada do OptFrame. O OptFrame está disponibilizado com a licença GPLv3, então estejam à vontade para utilizar destas tecnologias e contribuir para o crescimento e desenvolvimento do grupo.
Abraços,
Igor.
Este é nosso primeiro encontro então esteja a vontade para visitar as páginas do Grupo de Pesquisa em Otimização, composto atualmente pelos graduandos em Ciência da Computação da UFOP: Mário Henrique, Pablo Munhoz, Sabir Ribas e Igor Machado.
Os projetos do grupo são aplicados à área de Otimização e Pesquisa Operacional, geralmente baseados em técnicas Metaheurísticas e também em modelos matemáticos para solvers exatos.
Neste blog serão publicados artigos e novidades em relação às pesquisas na área de otimização e também os lançamentos de softwares de otimização disponibilizados pelo grupo.
O OptFrame, projeto de um framework para programação C++ e Metaheurísticas está disponível em:
https://sourceforge.net/projects/optframe
O OptFrame atualmente utiliza os recursos de paralelismo disponibilizados pela biblioteca MapMP, tecnologia OpenMP para multi-cores, e também os recursos do framework de paralelismo MaPI, com a tecnologia MPI (Message Passing Interface) para clusters e grids de alto desempenho. Ambas MapMP e MaPI são implementações em C++ da abstração MapReduce, já utilizada pela Google em alguns mecanismos de programação paralela e que pode também ser melhor entendida pelo artigo de Ribas, Aplicação da abstração mapreduce na paralelização de procedimentos de otimização, publicado em 2009.
Aguardem a disponibilização online dos códigos-fonte do MapMP e MaPI, assim como uma documentação mais detalhada do OptFrame. O OptFrame está disponibilizado com a licença GPLv3, então estejam à vontade para utilizar destas tecnologias e contribuir para o crescimento e desenvolvimento do grupo.
Abraços,
Igor.
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