Desempenho de sementes peletizadas de alface em função do material cimentante e da temperatura de secagem dos péletes

Sementes de alface da cultivar Grand Rapids Nacional foram peletizadas, utilizando-se como material de enchimento, a mistura de microcelulose e areia fina em volumes iguais e, como material cimentante, diferentes volumes de suspensão aquosa de bentonita e de acetato de polivinila, em cinco proporções (%): 100+0; 75+25; 50+50; 25+75; e 0+100. Os cimentantes foram aplicados em separado, sendo a bentonita aplicada na primeira camada de recobrimento das sementes. Após a peletização, as sementes foram submetidas à secagem sob temperaturas de 15 e 36°C, e avaliadas quanto à germinação e emergência das plântulas. As combinações de cimentantes utilizadas na peletização e a temperatura de secagem não afetaram significativamente a porcentagem final de germinação das sementes em gerbox. Na avaliação da emergência de plântulas em bandejas, apenas duas formulações de péletes apresentaram menor taxa em relação ao tratamento com desempenho máximo, indicando que as diferenças obtidas não foram devidas às diferenças na formulação do recobrimento e nem à temperatura de secagem. Independentemente da temperatura de secagem, todas as formulações utilizadas na peletização causaram redução na velocidade de germinação. Entretanto, quando semeadas em substrato orgânico e cultivadas em casa de vegetação, as sementes revestidas com várias formulações apresentaram índices de velocidade de emergência semelhantes aos das sementes não peletizadas. Neste ambiente, as plântulas oriundas de sementes peletizadas apresentaram crescimento normal, sem diferenças significativas com a testemunha, em relação à produção de matéria seca da parte aérea e das raízes, avaliadas aos 20 dias após a semeadura

HIPE: HMC Instruction Predication Extension Applied on Database Processing

The recent Hybrid Memory Cube (HMC) is a smart memory which includes functional units inside one logic layer of the 3D stacked memory design. In order to execute instructions inside the Hybrid Memory Cube (HMC), the processor needs to send instructions to be executed near data, keeping most of the pipeline complexity inside the processor. Thus, control-flow and data-flow dependencies are all managed inside the processor, in such way that only update instructions are supported by the HMC. In order to solve data-flow dependencies inside the memory, previous work proposed HMC Instruction Vector Extensions (HIVE), which embeds a high number of functional units with a interlock register bank. In this work we propose HMC Instruction Prediction Extensions (HIPE), that supports predicated execution inside the memory, in order to transform control-flow dependencies into data-flow dependencies. Our mechanism focus on removing the high latency iteration between the processor and the smart memory during the execution of branches that depends on data processed inside the memory. In this paper we evaluate a balanced design of HIVE comparing to x86 and HMC executions. After we show the HIPE mechanism results when executing a database workload, which is a strong candidate to use smart memories. We show interesting trade-offs of performance when comparing our mechanism to previous work