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Tipo: Dissertação de Mestrado
Título: The dinamica virtual machine for geosciences
Autor(es): Bruno Morais Ferreira
Primeiro Orientador: Fernando Magno Quintao Pereira
Primeiro membro da banca : Britaldo Silveira Soares Filho
Segundo membro da banca: Renato Antonio Celso Ferreira
Resumo: Este trabalho descreve a DinamicaVM, a máquina virtual para execução aplicações desenvolvidas em Dinamica EGO. Dinamica EGO é uma plataforma utilizada em modelagem de uso de solo, dinâmica de paisagens e simulação ambiental. Por detrás da sua biblioteca de elementos visuais em modo gráfico, Dinamica EGO roda em cima de uma máquina virtual. Esta máquina - DinamicaVM - oferece aos desenvolvedores um rico conjunto de instruções, com elementos como o 'map' e 'reduce', que são típicos no mundo de linguagens funcional e paralelismo. Garantir que estes componentes, muito expressivos, trabalhem juntos de forma eficiente é uma tarefa desafiadora. O ambiente de execução do Dinamica vence este desafio através de um conjunto de otimizações, emprestando ideias de linguagens de programação funcional, levando ao comportamento específico esperado em programas de alta performance para geociências. Como mostramos neste trabalho algumas dessas otimizações levam speedups de quase 100 vezes, e são fundamentais para o desempenho e qualidade de uma das ferramentas de modelagem ambiental mais utilizadas do mundo.
Abstract: This work describes DinamicaVM, the virtual machine that runs applications developed in Dinamica EGO. Dinamica EGO is a framework used in the development of geomodeling applications. Behind its multitude of visual modes and graphic elements, Dinamica EGO runs on top of a virtual machine. This machine - DinamicaVM - offers developers a rich instruction set architecture, featuring elements such as map and reduce, which are typical in the functional/parallel world. Ensuring that these very expressive components work together efficiently is a challenging endeavour. Dinamica's runtime addresses this challenge through a suite of optimizations, which borrows ideas from functional programming languages, and leverages specific behavior expected in geo-scientific programs. As we show in this work some of these optimizations deliver speedups of almost 100x, and are key to the industrial-quality performance of one of the world's most widely used geomodeling tools.
Assunto: Linguagem de programação (Computadores)
Computação
Modelagem de dados Aspectos ambientais
Idioma: Português
Editor: Universidade Federal de Minas Gerais
Sigla da Instituição: UFMG
Tipo de Acesso: Acesso Aberto
URI: http://hdl.handle.net/1843/ESBF-9WVNYW
Data do documento: 12-Fev-2015
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