Melhorando o Desempenho Computacional de um Esquema de Diferenças Finitas para as Equações de Maxwell
Autor(a) principal: | |
---|---|
Data de Publicação: | 2016 |
Outros Autores: | , |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | por |
Título da fonte: | TEMA (Sociedade Brasileira de Matemática Aplicada e Computacional. Online) |
Texto Completo: | http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S2179-84512016000100093 |
Resumo: | RESUMO As equações de Maxwell têm um papel crucial na teoria do eletromagnetismo e suas aplicações. Entretanto, nem sempre é possível resolver essas equações de forma analítica. Por isso, precisamos de métodos numéricos para obter soluções aproximadas das equações de Maxwell. O método FDTD (Finite-Diference Time-Domain), proposto por K. Yee, é amplamente usado devido a sua simplicidade e eficiência. No entanto, esse método apresenta um alto custo computacional. Neste trabalho, propomos uma implementação paralela do método FDTD para execução em GPUs, usando a plataforma CUDA. Nosso objetivo é reduzir o tempo de processamento requerido para viabilizar o uso do método FDTD para a simulação da propagação de ondas eletromagnéticas. Avaliamos o algoritmo proposto considerando condições de contorno de tipo Dirichlet e também condições absorventes. Obtivemos ganhos de desempenho que variam de 7 a 8 vezes, comparando a implementação paralela proposta com uma versão sequencial otimizada. |
id |
SBMAC-1_502a413f0d4327c6ee7bee73ef4b2d36 |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:scielo:S2179-84512016000100093 |
network_acronym_str |
SBMAC-1 |
network_name_str |
TEMA (Sociedade Brasileira de Matemática Aplicada e Computacional. Online) |
repository_id_str |
|
spelling |
Melhorando o Desempenho Computacional de um Esquema de Diferenças Finitas para as Equações de MaxwellEquações de MaxwellAlgoritmo de YeeProgramação Paralela com GPURESUMO As equações de Maxwell têm um papel crucial na teoria do eletromagnetismo e suas aplicações. Entretanto, nem sempre é possível resolver essas equações de forma analítica. Por isso, precisamos de métodos numéricos para obter soluções aproximadas das equações de Maxwell. O método FDTD (Finite-Diference Time-Domain), proposto por K. Yee, é amplamente usado devido a sua simplicidade e eficiência. No entanto, esse método apresenta um alto custo computacional. Neste trabalho, propomos uma implementação paralela do método FDTD para execução em GPUs, usando a plataforma CUDA. Nosso objetivo é reduzir o tempo de processamento requerido para viabilizar o uso do método FDTD para a simulação da propagação de ondas eletromagnéticas. Avaliamos o algoritmo proposto considerando condições de contorno de tipo Dirichlet e também condições absorventes. Obtivemos ganhos de desempenho que variam de 7 a 8 vezes, comparando a implementação paralela proposta com uma versão sequencial otimizada.Sociedade Brasileira de Matemática Aplicada e Computacional2016-04-01info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersiontext/htmlhttp://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S2179-84512016000100093TEMA (São Carlos) v.17 n.1 2016reponame:TEMA (Sociedade Brasileira de Matemática Aplicada e Computacional. Online)instname:Sociedade Brasileira de Matemática Aplicada e Computacionalinstacron:SBMAC10.5540/tema.2016.017.01.0093info:eu-repo/semantics/openAccessVELOSO,L.J.P.ALFARO VIGO,D.G.ROSSETTO,S.por2016-05-17T00:00:00Zoai:scielo:S2179-84512016000100093Revistahttp://www.scielo.br/temaPUBhttps://old.scielo.br/oai/scielo-oai.phpcastelo@icmc.usp.br2179-84511677-1966opendoar:2016-05-17T00:00TEMA (Sociedade Brasileira de Matemática Aplicada e Computacional. Online) - Sociedade Brasileira de Matemática Aplicada e Computacionalfalse |
dc.title.none.fl_str_mv |
Melhorando o Desempenho Computacional de um Esquema de Diferenças Finitas para as Equações de Maxwell |
title |
Melhorando o Desempenho Computacional de um Esquema de Diferenças Finitas para as Equações de Maxwell |
spellingShingle |
Melhorando o Desempenho Computacional de um Esquema de Diferenças Finitas para as Equações de Maxwell VELOSO,L.J.P. Equações de Maxwell Algoritmo de Yee Programação Paralela com GPU |
title_short |
Melhorando o Desempenho Computacional de um Esquema de Diferenças Finitas para as Equações de Maxwell |
title_full |
Melhorando o Desempenho Computacional de um Esquema de Diferenças Finitas para as Equações de Maxwell |
title_fullStr |
Melhorando o Desempenho Computacional de um Esquema de Diferenças Finitas para as Equações de Maxwell |
title_full_unstemmed |
Melhorando o Desempenho Computacional de um Esquema de Diferenças Finitas para as Equações de Maxwell |
title_sort |
Melhorando o Desempenho Computacional de um Esquema de Diferenças Finitas para as Equações de Maxwell |
author |
VELOSO,L.J.P. |
author_facet |
VELOSO,L.J.P. ALFARO VIGO,D.G. ROSSETTO,S. |
author_role |
author |
author2 |
ALFARO VIGO,D.G. ROSSETTO,S. |
author2_role |
author author |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
VELOSO,L.J.P. ALFARO VIGO,D.G. ROSSETTO,S. |
dc.subject.por.fl_str_mv |
Equações de Maxwell Algoritmo de Yee Programação Paralela com GPU |
topic |
Equações de Maxwell Algoritmo de Yee Programação Paralela com GPU |
description |
RESUMO As equações de Maxwell têm um papel crucial na teoria do eletromagnetismo e suas aplicações. Entretanto, nem sempre é possível resolver essas equações de forma analítica. Por isso, precisamos de métodos numéricos para obter soluções aproximadas das equações de Maxwell. O método FDTD (Finite-Diference Time-Domain), proposto por K. Yee, é amplamente usado devido a sua simplicidade e eficiência. No entanto, esse método apresenta um alto custo computacional. Neste trabalho, propomos uma implementação paralela do método FDTD para execução em GPUs, usando a plataforma CUDA. Nosso objetivo é reduzir o tempo de processamento requerido para viabilizar o uso do método FDTD para a simulação da propagação de ondas eletromagnéticas. Avaliamos o algoritmo proposto considerando condições de contorno de tipo Dirichlet e também condições absorventes. Obtivemos ganhos de desempenho que variam de 7 a 8 vezes, comparando a implementação paralela proposta com uma versão sequencial otimizada. |
publishDate |
2016 |
dc.date.none.fl_str_mv |
2016-04-01 |
dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/article |
dc.type.status.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
format |
article |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.uri.fl_str_mv |
http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S2179-84512016000100093 |
url |
http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S2179-84512016000100093 |
dc.language.iso.fl_str_mv |
por |
language |
por |
dc.relation.none.fl_str_mv |
10.5540/tema.2016.017.01.0093 |
dc.rights.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.format.none.fl_str_mv |
text/html |
dc.publisher.none.fl_str_mv |
Sociedade Brasileira de Matemática Aplicada e Computacional |
publisher.none.fl_str_mv |
Sociedade Brasileira de Matemática Aplicada e Computacional |
dc.source.none.fl_str_mv |
TEMA (São Carlos) v.17 n.1 2016 reponame:TEMA (Sociedade Brasileira de Matemática Aplicada e Computacional. Online) instname:Sociedade Brasileira de Matemática Aplicada e Computacional instacron:SBMAC |
instname_str |
Sociedade Brasileira de Matemática Aplicada e Computacional |
instacron_str |
SBMAC |
institution |
SBMAC |
reponame_str |
TEMA (Sociedade Brasileira de Matemática Aplicada e Computacional. Online) |
collection |
TEMA (Sociedade Brasileira de Matemática Aplicada e Computacional. Online) |
repository.name.fl_str_mv |
TEMA (Sociedade Brasileira de Matemática Aplicada e Computacional. Online) - Sociedade Brasileira de Matemática Aplicada e Computacional |
repository.mail.fl_str_mv |
castelo@icmc.usp.br |
_version_ |
1752122220156551168 |