RESUMO O algoritmo Reverse Cuthil-McKee (RCM) constitui uma heurística bem conhecida para o reordenamento de matrizes esparsas. Ele é tipicamente aplicado para a melhoria do desempenho da computação de sistemas lineares de equações. Este artigo descreve duas abordagens paralelas propostas para o algoritmo Reverse Cuthill-McKee, assim como versões otimizadas baseadas em alguns aprimoramentos propostos. Na primeira abordagem há a exploração de uma estratégia para a redução de threads ociosas, enquanto a segunda abordagem faz uso de um bucket array estático como estrutura de dados principal, além de suprimir algumas etapas do algoritmo original. As modificações apresentadas conduzem a resultados relevantes tanto em termos do tempo de reordenamento quanto na redução da largura de banda. O desempenhode cada algoritmo é comparado com a sua respectiva implementação disponibilizada pela biblioteca Boost. O paralelismo é suportado pelo framework OpenMP e ambas as versões do algoritmo são testadas com matrizes esparsas de grande porte e estruturalmente simétricas.

ABSTRACT The Reverse Cuthill-McKee (RCM) algorithm is a well-known heuristic for reordering sparse matrices. It is typically used to speed up the computation of sparse linear systems of equations. This paper describes two parallel approaches for the RCM algorithm as well as an optimized version of each one based on some proposed enhancements. The first one exploits a strategy for reducing lazy threads, while the second one makes use of a static bucket array as the main data structure and suppress some steps performed by the original algorithm. These related changes led to outstanding reordering time results and significant bandwidth reductions. The performance of two algorithms is compared with the respective implementation made available by Boost library. The OpenMP framework is used for supporting the parallelism and both versions of the algorithm are tested with large sparse and structural symmetric matrices.