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: | |
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| Formato: | Tesis NonPeerReviewed |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2011
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://ricabib.cab.cnea.gov.ar/268/1/1Rinaldi.pdf |
| Aporte de: |
| Sumario: | 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. |
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