Comparação do desempenho do FDTD com implementação em CPU e em GPU
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2012 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) |
Texto Completo: | http://hdl.handle.net/10773/10939 |
Resumo: | O Finite-Difference Time-Domain é um método utilizado em electromagnetismo computacional para simular a propagação de ondas electromagnéticas em meios cujas características podem não ser uniformes. É um método com inúmeras aplicações, e como tal é vantajoso que o seu desempenho possa ser aumentado, de preferência recorrendo a sistemas computacionais de baixo custo. O propósito desta dissertação é aproveitar duas tecnologias emergentes e de relativo baixo custo para aumentar o desempenho do FDTD em uma e duas dimensões. Essas tecnologias são sistemas com processadores Multi-Core e placas gráficas que permitem utilizar as suas características de processamento massivamente paralelo para a execução de código de propósito geral. Para explorar as capacidades de um sistema com processador Multi-Core, o algoritmo originalmente sequencial foi alterado de modo a ser executado em múltiplas threads. Por sua vez, para tirar partido da tecnologia CUDA, o algoritmo foi convertido de forma a ser executado num GPU. Os acréscimos de desempenho obtidos indicam que é vantajoso o uso destas tecnologias comparativamente com implementações puramente sequenciais. |
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O Finite-Difference Time-Domain é um método utilizado em electromagnetismo computacional para simular a propagação de ondas electromagnéticas em meios cujas características podem não ser uniformes. É um método com inúmeras aplicações, e como tal é vantajoso que o seu desempenho possa ser aumentado, de preferência recorrendo a sistemas computacionais de baixo custo. O propósito desta dissertação é aproveitar duas tecnologias emergentes e de relativo baixo custo para aumentar o desempenho do FDTD em uma e duas dimensões. Essas tecnologias são sistemas com processadores Multi-Core e placas gráficas que permitem utilizar as suas características de processamento massivamente paralelo para a execução de código de propósito geral. Para explorar as capacidades de um sistema com processador Multi-Core, o algoritmo originalmente sequencial foi alterado de modo a ser executado em múltiplas threads. Por sua vez, para tirar partido da tecnologia CUDA, o algoritmo foi convertido de forma a ser executado num GPU. Os acréscimos de desempenho obtidos indicam que é vantajoso o uso destas tecnologias comparativamente com implementações puramente sequenciais. |
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