Computação paralela utilizando GPU na análise de redes de Petri IOPT

O principal objetivo desta dissertação é melhorar o tempo de execução na construção do espaço de estados associado a um modelo de rede de Petri Input-Output Place-Transition (IOPT), utilizando computação paralela numa Graphics Processing Unit (GPU) instalada no computador com um servidor de IOPT-Tools em execução, permitindo o processamento descrito. Os modelos de sistema de controlo desenvolvidos em Rede de Petri (RdP) podem ser muito complexos, o que pode tornar de difícil compreensão o seu comportamento. Devido à variedade e à dimensão das redes, os sistemas desenvolvidos em RdP podem apresentar um grafo associado de espaço de estados com muitos nós e arcos, tornando-se um problema sobre o ponto de vista computacional quando se pretende realizar a verificação das propriedades do modelo. Isto porque, na construção do grafo do espaço de estados pode ocorrer uma explosão do número de estados, ou seja, o grafo pode ser tão grande que dificulta a procura e análise de todos os estados que o modelo pode alcançar. Com a utilização da GPU pode-se contribuir para mitigar este problema, aumentando o desempenho no processamento da construção do espaço de estados. O algoritmo implementado para o processamento da construção do espaço de estados utilizando GPU é adaptação do código gerado automaticamente pela plataforma IOTP-Tools. Para executar o algoritmo é usada a Compute Unified Device Architecture (CUDA) da NVidia. A CUDA permite executar o algoritmo em Central Processing Unit (CPU) e Graphics Processing Unit (GPU). A parte sequencial do algoritmo é executada na CPU e a parte do processamento intensivo, ou seja, o tratamento dos estados não processados é executada na GPU

Petri Net Reductions for Counting Markings

International audienceWe propose a method to count the number of reachable markings of a Petri net without having to enumerate these rst. The method relies on a structural reduction system that reduces the number of places and transitions of the net in such a way that we can faithfully compute the number of reachable markings of the original net from the reduced net and the reduction history. The method has been implemented and computing experiments show that reductions are eective on a large benchmark of models