Biblioteca Digital de VanguardiaDesenvolvimento 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...
| Autores principales: | , , , |
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| Formato: | documento de conferencia |
| Lenguaje: | Portugués |
| Publicado: |
2018
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://bdigital.uncu.edu.ar/12718 |
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| author | Carlotto, Tomas Innocente, Camyla Lee, Seungsoo Chaffe, Pedro |
| author_facet | Carlotto, Tomas Innocente, Camyla Lee, Seungsoo Chaffe, Pedro |
| author_sort | Carlotto, Tomas |
| collection | Repositorio |
| 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 |
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| institution | Biblioteca Digital - UNCUYO |
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