Avaliação de Desempenho dos Algoritmos de Números Primos e Monte Carlo em Ambientes HPC - Ribeiro, Gabriella Osório; Sêmeler, Lucas Freire; Dias, Wanderson Roger Azevedo (Anais Estendidos do Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho (SSCAD); 2024: Anais Estendidos do XXV Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto DesempenhoDO - 10.5753/sscad_estendido.2024.244768, 2024)
A Computação de Alto Desempenho (HPC) é crucial para aplicações que requerem processamento intensivo, abrangendo as diversas áreas da ciência. Assim, este artigo apresenta a análise de desempenho dos algoritmos de Números Primos e Monte Carlo em versões serial e paralela, usando as bibliotecas OpenMP e MPI, e executando em Raspberry Pi e no ClusterPi. Os resultados mostraram que a paralelização reduziu significativamente o tempo de execução em comparação com a versão sequencial. O OpenMP superou o MPI para entradas menores, aproveitando melhor a memória compartilhada, enquanto MPI mostrou vantagens para grandes volumes de dados. O algoritmo de Monte Carlo, beneficiou-se da paralelização apenas com entradas maiores, devido ao overhead significativo em pequenas cargas de trabalho. A implementação em OpenMP apresentou os melhores speedups, sendo ≈2,9x e ≈1,5x para os algoritmos de Números Primos e Monte Carlo, respectivamente. Assim, a escolha entre OpenMP e MPI deve considerar a arquitetura do sistema e o tamanho do problema para otimizar o desempenho computacional.