Estudo de Desempenho de Duas Estratégias Paralelas Aplicadas ao Ajuste de Parâmetros de um Modelo Matemático da Esclerose Múltipla - Silva, Gustavo G.; Moreira, Matheus A.; Quintela, Bárbara M.; Lobosco, Marcelo (Anais Estendidos do Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho (SSCAD); 2023: Anais Estendidos do XXIV Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto DesempenhoDO - 10.5753/wscad_estendido.2023.235968, 2023)
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.