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Este artigo apresenta uma implementacao paralela do Algoritmo das Projecoes Sucessivas (APS) denominada APS-SR-CUDA. Tal implementacao explora uma unidade de processamento grafico (Graphics Processing Unit, GPU), por meio de uma plataforma de computacao paralela (Compute Unified Device Architecture, CUDA), e o conceito de regressoes sequenciais (Sequential Regression, SR). O APS e utilizado tradicionalmente para a selecao de variaveis no contexto da calibracao multivariada. E um procedimento iterativo composto por tres fases que cooperam para minimizar problemas de multicolinearidade de dados multivariados. A estrategia SR e empregada na Fase 2 para eliminar o calculo da matriz de projecao do APS original. Os resultados obtidos com a aplicacao do APS-SR-CUDA tem desempenho quatro vezes melhor quando comparado ao APS.

proceeding series of the brazilian society of computational and applied mathematics

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