Paralelização do algoritmo das projeções sucessivas em GPU usando uma implementação das regressões sequenciais para seleção de variáveis em problemas de calibração multivariada

Abstract

Este artigo apresenta uma implementação paralela do Algoritmo das Projeções Sucessivas (APS) denominada APS-SR-CUDA. Tal implementação explora uma unidade de processamento gráfico (Graphics Processing Unit, GPU), por meio de uma plataforma de computação paralela (Compute Unified Device Architecture, CUDA), e o conceito de regressões sequenciais (Sequential Regression, SR). O APS é utilizado tradicionalmente para a seleção de variáveis no contexto da calibração multivariada. É um procedimento iterativo composto por três fases que cooperam para minimizar problemas de multicolinearidade de dados multivariados. A estratégia SR é empregada na Fase 2 para eliminar o cálculo da matriz de projeção do APS original. Os resultados obtidos com a aplicação do APS-SR-CUDA têm desempenho quatro vezes melhor quando comparado ao APS.