A aritmética intervalar é utilizada em problemas físicos e computacionais onde uma solução rigorosa é necessária. Muitos destes problemas são computacionalmente caros e requerem implementações de alto desempenho para que a solução seja viável. Este trabalho visa a implementação de uma biblioteca de código aberto do tipo BLAS para aritmética intervalar utilizando conceitos de GPGPU por meio da extensão CUDA e a comparação desta com técnicas mais tradicionais. Apresentamos a biblioteca e sua abordagem focando no aspecto de implementação da mesma. Por fim, apresentamos um benchmark comparando o desempenho dos métodos desenvolvidos em GPU com suas contrapartes em CPU, seriais e paralelas, resultados promissores são apresentados em uma placa gráfica de última geração.

Interval arithmetic is used by physical and computational scenarios in which a rigorous solution is required. Many of these problems are computationally expensive and require high-performance implementations. This work aims to implement an open source BLAS type library for interval arithmetic using GPGPU concepts through CUDA extension and to compare it with more traditional techniques. We present the library and its approach focusing on the implementation aspects. Finally, we present a benchmark comparing the performance of the methods developed in GPU with their counterparts in CPU, serial and parallel both, promissing results are presented in a high-end GPU.