Pesquisadores do Laboratório de Arquiteturas Paralelas para Processamento de Sinais (Lapps), do Instituto Metrópole Digital (IMD/UFRN), desenvolveram melhorias no PaScal Suite, ferramenta capaz de comparar o desempenho de softwares paralelos. As novidades incluem visualizações mais acessíveis — agora diretamente no navegador — e uma técnica de análise capaz de reduzir em até 89% o tempo necessário para avaliar a escalabilidade desses programas.

As novas funcionalidades, apresentadas já no final de outubro, durante o Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho (SSCAD 2025), em Bonito (MS), representam um avanço para pesquisadores e empresas que dependem de diagnósticos precisos para otimizar aplicações paralelas.

Para se ter ideia, programas paralelos são aplicações que executam várias partes do código ao mesmo tempo, distribuindo o trabalho entre múltiplos processadores. Esse tipo de abordagem é comum em sistemas industriais, como os que controlam linhas de montagem, e em serviços online que precisam gerenciar respostas rapidamente a muitos usuários.

Para saber se esses programas realmente ganham velocidade quando recebem mais poder computacional, é preciso analisar sua escalabilidade, verificando se o desempenho cresce proporcionalmente ao aumento de recursos. E é esse tipo de análise executada pelo PaScal Suite.

Novidade

A solução reúne dois sistemas: o PaScal Analyzer e o PaScal Viewer. O primeiro executa aplicações e registra diferentes informações, como tempo de execução dos softwares, custo por etapa de algoritmos, comportamentos após repetições e ganhos na variação de processadores. A novidade agora é que todas essas informações poderão ser consultadas diretamente por navegadores comuns, como Chrome ou Firefox.

Já o PaScal Viewer transforma todos os dados coletados em gráficos intuitivos, facilitando para o usuário a interpretação desses resultados em tempo hábil.

Um exemplo prático do PaScal Suite e suas funcionalidades seria o teste de um algoritmo paralelizado para processar imagens médicas. Antes, identificar qual etapa — leitura, filtragem ou segmentação — limitava o desempenho, exigia exportar logs e comparar execuções manualmente.

Com o Viewer no navegador, o pesquisador vê em segundos gráficos que mostram onde o tempo de processamento aumentou e como o desempenho varia com 4, 8 ou 16 processadores, permitindo ajustar apenas a fase problemática sem repetir todo o experimento.

Segundo Reilta Christine, pesquisadora envolvida no PaScal Suite, os testes iniciais mostraram que a abordagem pode reduzir o tempo total de análise em cerca de 89%, o que representa economia relevante para laboratórios que executam muitos experimentos e para empresas que realizam ajustes frequentes em sistemas paralelos.

Para melhoramento do PaScal Analyzer, a equipe utilizou a técnica Paramount Iteration – que permite analisar apenas uma parte das iterações de um algoritmo e estimar o comportamento das demais.