Analytical model to estimate the execution time of a 3d acoustic wave equation implementation using fdtd in a gpu

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Date
2016
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Universidad Industrial de Santander
Abstract
Conocer la estructura de la tierra es importante en varios campos de la industria y la academia. Para obtener una representación de la subsuperficie, datos sísmicos de las adquisiciones son procesados y analizados usando algoritmos complejos como la Migración Reversa en Tiempo (RTM), y la Inversión de Onda Completa (FWI). La etapa fundamental de estos algoritmos es el modelado sísmico. En el modelado sísmico la propagación de la energía en la subsuperficie es simulada usando la ecuación de la onda acística en términos del método FDTD. Debido a que el método FDTD es computacionalmente costoso, el uso de arquitecturas many-cores, (e.g. Unidades de Procesamiento Gráfico (GPU)), se ha vuelto atractivo para problemas the gran escala. El tiempo de ejecución de una implementación de GPU depende de las especificaciones de hardware, parámetros de la implementación, preferencias del usuario, y en el volumen de los datos de entrada entre otros. Para encontrar la configuración de parámetros que permita gastar el menor tiempo en la GPU, una estrategia tradicional consiste en comenzar con una implementación inicial y ejecutar varias pruebas cambiando los parámetros para encontrar el mejor conjunto de parámetros. Sin embargo, para implementaciones de gran escala (e.g. modelado sísmico) esta estrategia es inviable. En este trabajo, una implementación de el modelado sísmico en CPU y GPU es presentada. También se propone una metodología que permite adaptar el modelo analítico MWP-CWP para estimar el tiempo de ejecución de la implementación, así como el proceso de identificación de extracción de parámetros (i.e. binarios de CUDA, Micro-benchmarks, etc.). La validación del modelo compara el tiempo de ejecución estimado con el tiempo de ejecución medido de la implementación del modelado sísmico en una GPU Kepler K40 de NVIDIA.
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Keywords
Gpu, Modelado Sísmico, Modelo Analítico, Micro-Benchmark
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