Otimização de reúso computacional através de um escalonador sensível ao gasto de memória

Trabalho de Conclusão de Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2019.Com a crescente disponibilidade de equipamentos de imagens microscópicas médicas existe uma demanda para execução eficiente de aplicações de processamento de imagens digitais em alta resolução (Whole Slide Tissue Image) – o conteúdo completo de uma lâmina de tecido biológico. Pelo processo de análise de sensibilidade de parâmetros é possível melhorar a qualidade dos resultados de tais aplicações e, subsequentemente, a qualidade da análise realizada a partir deles. Devido ao alto custo computacional e à natureza recorrente das tarefas executadas por métodos de análise de sensibilidade (i.e., reexecução de tarefas), emergem oportunidades para reúso computacional. Pela realização de reúso computacional otimiza-se o tempo de execução das aplicações de análise de sensibilidade de parâmetros. Este trabalho propõem um escalonador que gerencia a execução limitando o uso de memória, de modo que possibilita que algoritmos de reuso computacional não se preocupe com a memória disponível no ambiente, ao fazer suas otimizações, se tornando eficientes em ambientes com pouca memória. Isso se mostrou eficiente na otimização da análise de sensibilidade de parâmetros, gerando uma redução, em alguns casos, de mais de 60% no tempo de execução.Due to an increasing availability of image scanning microscopy equipment, arise a demand for efficient processing of aplications that analize Whole slide Tissue Images (WSIs). These images are high resolution representations of biological tissue contents. The sensitivity analysis of parameters can improve the quality of the results of such applications. Sub- sequently, it can improve the quality of the analysis performed from them. Given the high computational cost and the recurring nature of the tasks performed by methods of sensitivity analysis, opportunities for computational reuse emerge. By performing com- putational reuse, the execution time of the sensitivity analysis applications is optimized. However, computational reuse methods can require high amounts of memory available. This poses as a limitation to computational reuse executions on limited memory environ- ments. Therefore, this work focus is to study this limitation and to implement a solution to overcome it