Tomo-GPU: um ambiente de resolução de problemas destinado à análise de dados tomográficos relativos à caracterização estrutural de materiais

• Autor(a) principal: Quaresma, Paulo Jorge
• Data de Publicação: 2010
• Outros Autores: Medeiros, Pedro Duarte, Lopes, Adriano, Preto, Bruno, Velhinho, Alexandre
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10400.2/1891
• topic: Micro-tomografia de materiais compósitos; GPGPU (General-Purpose Graphics Processing Unit); Visualização; Ambiente de resolução de problemas; Ambientes de execução heterogéneos; Micro-tomography of composite materials; GPGPUs (General Purpose Graphics Processing Units); Visualization; Problem solving environments; heterogeneous runtime environments

A caracterização micro-estrutural de materiais compósitos utiliza a tomografia de raios X para capturar informação sobre as características internas das amostras, de forma a elucidar o investigador sobre as suas propriedades intrínsecas. Os dados tomográficos em bruto carecem de processamento mediante diversas operações computacionais, que começam pela eliminação de ruído e outros artefactos. A experiência adquirida pelos autores mostrou que, em alguns casos, o tempo de processamento é muito longo, não sendo igualmente fácil para um cientista de materiais interagir com o programa de forma a definir os parâmetros de computação mais adequados e uma sequência correta de operações. Este artigo descreve um ambiente de resolução de problemas chamado Tomo-GPU dedicado especificamente à área da tomografia e que será executado num computador de secretária que inclui um ou mais GPGPUs. O Tomo-GPU pretende explorar uma configuração hardware em que a um CPU multi-core tradicional se adicionam as capacidades de processamento de um ou mais GPUs para conseguir, mesmo com grandes volumes de dados, tempos de execução suficientemente curtos para permitir uma utilização interactiva. Uma das principais contribuições do trabalho será o suporte de uma hierarquia de memória com três níveis, em que além dos níveis disco e RAM tradicionalmente usados na chamada computação out-of-core, se acrescenta a memória do(s) GPU(s). O trabalho encontra-se em fase de desenvolvimento, tendo sido já implementado um conjunto de funcionalidades relacionadas com o tratamento dos dados e a sua visualização.