Avaliação de Algoritmos de Ordenação de Dados em Ambiente de HPC com Raspberry Pi - Silva, Lucayan Felipe Teixeira da; Dias, Wanderson Roger Azevedo (Anais Estendidos do Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho (SSCAD); 2025: Anais Estendidos do XXVI Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto DesempenhoDO - 10.5753/sscad_estendido.2025.15942, 2025)
A Computação de Alto Desempenho (HPC) integra hardware e software para explorar paralelismo e distribuição de tarefas, sendo fundamental em várias áreas científicas. Este artigo avalia seis algoritmos de ordenação de dados em três abordagens: sequencial, paralelismo em memória compartilhada (OpenMP) e paralelismo distribuído (MPI), executados em Raspberry Pi. Os resultados mostram que o MPI favorece algoritmos naturalmente divisíveis, como Merge Sort e Bubble Sort, enquanto o OpenMP apresenta melhor desempenho em algoritmos com bom paralelismo intra-nó, como Insertion Sort e Quick Sort. Já algoritmos eficientes de forma sequencial, como Radix Sort e Heap Sort, pouco se beneficiaram da paralelização. A comparação entre clusters de RPis evidenciou que avanços arquiteturais, resultam em ganhos, destacando que a escolha do modelo de paralelismo depende tanto da natureza do algoritmo quanto da arquitetura de execução.