Seismic data compression to reduce the pcie bandwidth limitation

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dc.contributor.advisorCastillo Villar, Javier
dc.contributor.advisorReyes Torres, Óscar Mauricio
dc.contributor.authorFajardo Aríza, Carlos Augusto
dc.date.accessioned2024-03-03T22:53:45Z
dc.date.available2016
dc.date.available2024-03-03T22:53:45Z
dc.date.created2016
dc.date.issued2016
dc.description.abstractNosotros proponemos una estrategia para reducir el impacto del cuello de botella Entrada/Salida en un cluster heterogéneo, en el contexto de las aplicaciones sísmicas. La estrategia está basada en un proceso de compresión/descompresión optimizado. La estrategia comprime los datos en campo, mientras son adquiridos, usando un algoritmo de compresión optimizado. Las operaciones de transferencia desde la memoria principal hasta la memoria del nodo son ejecutadas usando los datos comprimidos para reducir el tiempo de transferencia. La descompresión de los datos es ejecutada dentro del nodo antes de que el dato sea procesado. La estrategia se dise˜nó para dos tipos de clusters heterogeneos. El primer tipo de clíster usa GPUs y el segundo usa FPGAs. Por un lado, nuestros resultados muestran que las etapas secuenciales en el proceso de descompresión se convierten rápidamente en un cuello de botella en el cluster basado en GPUs. De otro lado, la implementación de la estrategia en un clíster basado en FPGAs, nos permitió proponer una arquitectura computacional específica, la cual se optimizó para las etapas secuenciales del proceso de descompresión. La implementación de nuestra estrategia en un cluster con FPGAs puede acelerar el proceso de transferencia hasta 10× para una relación de compresión de 16 : 1 y hasta 3× para una relación de compresión de 7 : 1. Por consiguiente, nuestra estrategia efectivamente reduce el impacto del cuello de botella de Entrada/Salida de datos y puede mejorar el rendimiento general de un cluster basado en FPGAs.
dc.description.abstractenglishSeismic data compression to reduce the pcie bandwidth limitation
dc.description.degreelevelDoctorado
dc.description.degreenameDoctor en Ingeniería
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.instnameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.reponameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.repourlhttps://noesis.uis.edu.co
dc.identifier.urihttps://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/35646
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Industrial de Santander
dc.publisher.facultyFacultad de Ingenierías Fisicomecánicas
dc.publisher.programDoctorado en Ingeniería: Área Ingeniería Electrónica
dc.publisher.schoolEscuela de Ingenierías Eléctrica, Electrónica y Telecomunicaciones
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.rights.licenseAttribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
dc.subjectCompresión
dc.subjectCuello De Botella
dc.subjectDatos Sísmicos
dc.subjectEntrada/Salida
dc.subjectFpga
dc.subjectGpu
dc.subjectHpc
dc.subjectHuffman
dc.subjectTransformación Wavelet.
dc.subject.keywordWe propose a strategy based on an optimized compression/decompression process to reduce the impact of the I/O bottleneck in a heterogeneous cluster
dc.subject.keywordusing seismic data as study case. Our strategy involves to compress the seismic data on-site while they are being acquired by a custom lossy compression algorithm. The transfer operations
dc.subject.keywordfrom the disk to the node memory
dc.subject.keywordare performed by using compressed data to reduce the I/O transfer time. Decompression occurs in the node before the data is processed. We designed the strategy for two types of clusters widely used in computationally intensive algorithms
dc.subject.keywordsuch as seismic applications. The first type of cluster is a GPU-based and the second one is an FPGA-based cluster. On the one hand
dc.subject.keywordour results show that the use of a GPU-based cluster to perform the sequential stages of the decompression process generates a bottleneck because this architecture is not optimized for serial processes. On the other hand
dc.subject.keywordthe implementation of the strategy in an FPGA-based cluster allows us to propose a custom architecture
dc.subject.keywordwhich is optimized for the sequential stages of the decompression process. This optimized architecture let us to overcome the bottleneck created by the sequential stages of the decompression process. Our results show that the speedup in the transfer process (including the decompression process) strongly depends on the compression ratio: as the compression ratio increases
dc.subject.keywordthe speedup in the transfer process improves. The implementation of our strategy into an FPGA-based cluster can speed up the transfer operations up to 10× for a compression ratio of 16:1 and up to 3× for a compression ratio of 7:1. Therefore
dc.subject.keywordour strategy effectively reduces the impact of the I/O bottleneck and can improve the cluster’s overall performance.
dc.titleSeismic data compression to reduce the pcie bandwidth limitation
dc.title.englishCompression, Fpga, Gpu, Hpc, Huffman, Seismic Data, Wavelet Transform.
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
dc.type.hasversionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_db06
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Doctorado
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Doctorado en Ingeniería: Área Ingeniería Electrónica