Desenvolvimento de um modelo de inundação bidimensional acelerado por GPGPU

Inundações causam enormes prejuízos econômicos e afetam a vida de milhares de pessoas. Elaborar medidas para mitigar os efeitos das inundações é uma tarefa que exige o uso de modelos que simulem com precisão e rapidez o processo de inundação. Diante disso, os objetivos deste trabalho foram: (i) dese...

Descripción completa

Guardado en:
Detalles Bibliográficos
Autores principales: Carlotto, Tomas, Chaffe, Pedro, Innocente, Camyla, Lee, Seungsoo
Publicado: 2018
Materias:
Acceso en línea:https://bdigital.uncu.edu.ar/fichas.php?idobjeto=12718
date_str_mv 2018-10-18
autor_str_mv Carlotto, Tomas
Chaffe, Pedro
Innocente, Camyla
Lee, Seungsoo
disciplina_str_mv Ciencias ambientales
Ingeniería
titulo_str_mv Desenvolvimento de um modelo de inundação bidimensional acelerado por GPGPU
descriptores_str_mv Erosión hídrica
Ingeniería de la construcción
Inundación
Medio ambiente natural
description_str_mv Inundações causam enormes prejuízos econômicos e afetam a vida de milhares de pessoas. Elaborar medidas para mitigar os efeitos das inundações é uma tarefa que exige o uso de modelos que simulem com precisão e rapidez o processo de inundação. Diante disso, os objetivos deste trabalho foram: (i) desenvolver uma implementação paralela de um modelo de inundação bidimensional para ser executado em unidades de processamento gráfico de propósito geral (GPGPU) e (ii) determinar o ganho de desempenho em comparação com uma versão sequencial equivalente. Como estudo de caso, fez-se a simulação da inundação do Campus Trindade da bacia hidrográfica da Universidade Federal de Santa Catarina. A versão paralela do modelo foi desenvolvida utilizando linguagem de programação CUDA C e uma estrutura baseada numa versão sequencial do modelo de inundação implementada em linguagem FORTRAN. Este modelo utiliza uma formulação 2D das equações de águas rasas discretizada pelo método de diferenças finitas. Para o desenvolvimento do código computacional utilizou-se o software Visual Studio Community 2013 e CUDA toolkit 8. As simulações foram realizadas em um computador equipado com processador Intel® CoreTM i7-7700L 4.2GHz e GPU GeForce GTX 1060 6GB. Por meio das comparações entre os tempos de simulação verificamos que o modelo paralelo processado em GPGPU foi 70 vezes mais rápido que a versão sequencial executada na CPU, reduzindo o tempo de simulação de 12 horas para 10 minutos. Além disso, os resultados permitiram verificar a evolução do processo de inundação na bacia demonstrando que o uso de GPGPU é uma alternativa promissora na construção de modelos de inundação, para a previsão de cheias e emissão de alerta. Palavras chave: modelo de inundação, GPGPU, CUDA
object_type_str_mv Ponencia
todos_str_mv UStaCat
UStaCat
UStaCat
UStaCat
id 12718
plantilla_str Producción Científico Académica
record_format Producción Científico Académica
tipo_str textuales
type_str_mv Articulos
title_full Desenvolvimento de um modelo de inundação bidimensional acelerado por GPGPU
title_fullStr Desenvolvimento de um modelo de inundação bidimensional acelerado por GPGPU
Desenvolvimento de um modelo de inundação bidimensional acelerado por GPGPU
title_full_unstemmed Desenvolvimento de um modelo de inundação bidimensional acelerado por GPGPU
Desenvolvimento de um modelo de inundação bidimensional acelerado por GPGPU
description Inundações causam enormes prejuízos econômicos e afetam a vida de milhares de pessoas. Elaborar medidas para mitigar os efeitos das inundações é uma tarefa que exige o uso de modelos que simulem com precisão e rapidez o processo de inundação. Diante disso, os objetivos deste trabalho foram: (i) desenvolver uma implementação paralela de um modelo de inundação bidimensional para ser executado em unidades de processamento gráfico de propósito geral (GPGPU) e (ii) determinar o ganho de desempenho em comparação com uma versão sequencial equivalente. Como estudo de caso, fez-se a simulação da inundação do Campus Trindade da bacia hidrográfica da Universidade Federal de Santa Catarina. A versão paralela do modelo foi desenvolvida utilizando linguagem de programação CUDA C e uma estrutura baseada numa versão sequencial do modelo de inundação implementada em linguagem FORTRAN. Este modelo utiliza uma formulação 2D das equações de águas rasas discretizada pelo método de diferenças finitas. Para o desenvolvimento do código computacional utilizou-se o software Visual Studio Community 2013 e CUDA toolkit 8. As simulações foram realizadas em um computador equipado com processador Intel® CoreTM i7-7700L 4.2GHz e GPU GeForce GTX 1060 6GB. Por meio das comparações entre os tempos de simulação verificamos que o modelo paralelo processado em GPGPU foi 70 vezes mais rápido que a versão sequencial executada na CPU, reduzindo o tempo de simulação de 12 horas para 10 minutos. Além disso, os resultados permitiram verificar a evolução do processo de inundação na bacia demonstrando que o uso de GPGPU é uma alternativa promissora na construção de modelos de inundação, para a previsão de cheias e emissão de alerta. Palavras chave: modelo de inundação, GPGPU, CUDA
title Desenvolvimento de um modelo de inundação bidimensional acelerado por GPGPU
spellingShingle Desenvolvimento de um modelo de inundação bidimensional acelerado por GPGPU
Erosión hídrica
Ingeniería de la construcción
Inundación
Medio ambiente natural
Carlotto, Tomas
Chaffe, Pedro
Innocente, Camyla
Lee, Seungsoo
topic Erosión hídrica
Ingeniería de la construcción
Inundación
Medio ambiente natural
topic_facet Erosión hídrica
Ingeniería de la construcción
Inundación
Medio ambiente natural
publishDate 2018
author Carlotto, Tomas
Chaffe, Pedro
Innocente, Camyla
Lee, Seungsoo
author_facet Carlotto, Tomas
Chaffe, Pedro
Innocente, Camyla
Lee, Seungsoo
title_sort Desenvolvimento de um modelo de inundação bidimensional acelerado por GPGPU
title_short Desenvolvimento de um modelo de inundação bidimensional acelerado por GPGPU
url https://bdigital.uncu.edu.ar/fichas.php?idobjeto=12718
estado_str 3
building Biblioteca Digital
filtrotop_str Biblioteca Digital
collection Producción Científico Académica
institution Sistema Integrado de Documentación
indexed_str 2023-04-25 00:35
_version_ 1764120163532144640