Modelos de autómatas celulares sobre unidades de procesamiento gráfico de alta performance
Se desarrolló un enfoque novedoso de Fluidodinámica Computacional utilizando Unidades de Procesamiento Gráfico (GPU) como estrategia alternativa a los esquemas clásicos. Al tratarse de un nuevo paradigma paralelo de software-hardware, muchas soluciones clásicas no son aplicables y los algoritmos...
Guardado en:
| Autor principal: | |
|---|---|
| Formato: | Tesis NonPeerReviewed |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2011
|
| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://ricabib.cab.cnea.gov.ar/268/1/1Rinaldi.pdf |
| Aporte de: |
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I25-R131-268 |
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I25-R131-2682011-05-20T14:50:59Z Modelos de autómatas celulares sobre unidades de procesamiento gráfico de alta performance Cellular automata models on high performance graphic processing units Rinaldi, Pablo R. Física-modelos matemáticos Computerized simulation Simulación computerizada Graphic processing units Unidades de procesamiento gráfico Cellular automata Autómatas celulares Lattice Boltzmann methods Métodos de lattice Boltzmann Se desarrolló un enfoque novedoso de Fluidodinámica Computacional utilizando Unidades de Procesamiento Gráfico (GPU) como estrategia alternativa a los esquemas clásicos. Al tratarse de un nuevo paradigma paralelo de software-hardware, muchas soluciones clásicas no son aplicables y los algoritmos deben replantearse completamente. Se propusieron estrategias de implementación de simuladores basados en autómatas celulares (AC) utilizando la tecnología Compute Unified Device Architecture (CUDA). Los recursos de la GPU se estudiaron profundamente analizando los diferentes tipos de memorias, evaluando esquemas de almacenamiento de datos y patrones de acceso. Entre otras optimizaciones se buscó la máxima performance con distintos esquemas de división del dominio y configuraciones de ejecución. Los tiempos de cálculo son comparables a los de equipos mucho más costosos, como clusters de servidores, lográndose aceleraciones de hasta dos órdenes de magnitud respecto a códigos equivalentes para CPU. La validación se realizó con escenarios en dos y tres dimensiones mostrando muy buena concordancia con otras simulaciones y mediciones experimentales. También se realizó la búsqueda de parámetros típicos en flujos oscilatorios 3D mostrando que los AC sobre GPU poseen un gran potencial en ingeniería como simuladores de alta performance a muy bajo costo. A new approach for Computational Fluid Dynamics was developed using Graphic Processing Units (GPU) as an alternative to classical models. Being a new software-hardware parallel paradigm, most typical solutions are no longer useful, and algorithms must be completely rethought. Implementation strategies for cellular-automata based simulators were proposed using Compute Unified Device Architecture (CUDA) technologies. GPU resources were deeply investigated analyzing memory access patterns and data layouts. Maximum performance was sought with several domain division strategies and execution configurations between other optimizations. Calculation times are similar to those reached in high performance equipments or server clusters, with up two orders of magnitude speedup over similar desktop CPU implementations. The model was validated on two and three dimensional scenarios showing good agreement with other simulations and experimental data. An exhaustive parameter sensitivity analysis of a 3D oscillatory case is presented, showing the potential of this technology for low-cost high-performance engineering simulations. 2011-03 Tesis NonPeerReviewed application/pdf http://ricabib.cab.cnea.gov.ar/268/1/1Rinaldi.pdf es Rinaldi, Pablo R. (2011) Modelos de autómatas celulares sobre unidades de procesamiento gráfico de alta performance / Cellular automata models on high performance graphic processing units. Tesis Doctoral en Ciencias de la Ingeniería, Universidad Nacional de Cuyo, Instituto Balseiro. http://ricabib.cab.cnea.gov.ar/268/ |
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Se desarrolló un enfoque novedoso de Fluidodinámica Computacional utilizando
Unidades de Procesamiento Gráfico (GPU) como estrategia alternativa a los esquemas
clásicos. Al tratarse de un nuevo paradigma paralelo de software-hardware, muchas
soluciones clásicas no son aplicables y los algoritmos deben replantearse
completamente.
Se propusieron estrategias de implementación de simuladores basados en
autómatas celulares (AC) utilizando la tecnología Compute Unified Device Architecture
(CUDA). Los recursos de la GPU se estudiaron profundamente analizando los
diferentes tipos de memorias, evaluando esquemas de almacenamiento de datos y
patrones de acceso. Entre otras optimizaciones se buscó la máxima performance con
distintos esquemas de división del dominio y configuraciones de ejecución.
Los tiempos de cálculo son comparables a los de equipos mucho más costosos,
como clusters de servidores, lográndose aceleraciones de hasta dos órdenes de magnitud
respecto a códigos equivalentes para CPU. La validación se realizó con escenarios en
dos y tres dimensiones mostrando muy buena concordancia con otras simulaciones y
mediciones experimentales. También se realizó la búsqueda de parámetros típicos en
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