Medición del desempeño de un algoritmo de inversión de onda completa (fwi) 2d acústica con densidad constante, implementado sobre una unidad de procesamiento grafico (gpu)

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dc.contributor.advisorAbreo Carrillo, Sergio Alberto
dc.contributor.advisorRamírez Silva, Ana Beatriz
dc.contributor.authorSarmiento Peña, Juan David
dc.contributor.authorGarcia Alarcon, Cristian Camilo
dc.date.accessioned2024-03-03T22:44:21Z
dc.date.available2016
dc.date.available2024-03-03T22:44:21Z
dc.date.created2016
dc.date.issued2016
dc.description.abstractEl siguiente trabajo de investigación presenta una propuesta enfocada en realizar un análisis y mejora de desempe˜no de un algoritmo de inversión de onda completa (FWI, por sus siglas en inglés) 2D acística con densidad constante, implementado sobre una unidad de procesamiento gráfico (GPU, por sus siglas en inglés), específicamente en una Nvidia GeForce GTX 970. Entiéndase como mejora una disminución del tiempo de ejecución, disminución de los requerimientos de memoria y una mejor utilización de los recursos de la GPU (ocupación). El lenguaje de programación usado es CUDA-C, una variación del lenguaje C que permite implementar funciones especiales llamadas kernels que son ejecutadas en la GPU mientras que el código principal es ejecutado en la unidad de procesamiento central (CPU, por sus siglas en inglés), en pocas palabras, la GPU actía como un co-procesador del procesador central. En el análisis de desempe˜no se utilizan algunas herramientas de software y Hardware creadas por los desarrolladores de Nvidia, estas herramientas permiten obtener datos de desempe˜no del algoritmo (métricas), registrar actividades específicas, visualizar líneas de tiempo de las actividades de la CPU y GPU, entre otras. Todas, adquiridas durante tiempo de ejecución. El trabajo realizado se basó en un proceso de cuatro etapas, evaluación, paralelización, optimización e implementación (APOD, por sus siglas en ingles), se hicieron varias iteraciones en las cuales se hacia un peque˜no análisis, una propuesta de implementación y una breve evaluación de los resultados obtenidos.
dc.description.abstractenglishMeasuring the performance of an algorithm of full wave inversion (fwi) 2d acoustic with constant density, implemented on a graphics processing unit (gpu)
dc.description.degreelevelPregrado
dc.description.degreenameIngeniero Electrónico
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/20.500.14071/35060
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Industrial de Santander
dc.publisher.facultyFacultad de Ingenierías Fisicomecánicas
dc.publisher.programIngeniería 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.subjectInversión De Onda Completa
dc.subjectMétrica
dc.subjectOptimización
dc.subjectCuda-C
dc.subjectUnidad De Procesamiento Gráfico
dc.subjectOcupación
dc.subjectApod.
dc.subject.keywordThe following research work presents a proposal focused on perform an analysis and an improvement of performance of an algorithm of full wave inversion (FWI
dc.subject.keywordfor its acronym) 2D acoustic with constant density
dc.subject.keywordimplemented on a graphics processing unit (GPU
dc.subject.keywordfor its acronym)
dc.subject.keywordspecifically on a Nvidia GeForce GTX 970. To be understood as improvement a decrease in runtime
dc.subject.keyworddecrease of memory requirements and a better use of GPU resources (occupancy). The programming language used is CUDA-C
dc.subject.keyworda variation of language C that allows to implement special functions called kernels
dc.subject.keywordwhich are executed on the GPU while the principal code is executed in the central processing unit (CPU
dc.subject.keywordfor its acronym)
dc.subject.keywordin other words
dc.subject.keywordthe GPU acts as a co-processor of the central processor. In the analysis of performance some software and hardware tools are used created by the Nvidia developers
dc.subject.keywordthose tools allow to obtain data of the algorithm performance (metrics)
dc.subject.keywordregister specific activities
dc.subject.keywordand view time lines of activities of the CPU and GPU
dc.subject.keywordamong other. All of them
dc.subject.keywordacquired during execution time. The work done was based on a process of four stages: assess
dc.subject.keywordparallelize
dc.subject.keywordoptimize and implement (APOD
dc.subject.keywordfor its acronym)
dc.subject.keywordseveral iterations were made in which a small analysis was done
dc.subject.keywordan implementation proposal and a brief evaluation of the results obtained.
dc.titleMedición del desempeño de un algoritmo de inversión de onda completa (fwi) 2d acústica con densidad constante, implementado sobre una unidad de procesamiento grafico (gpu)
dc.title.englishFull Wave Inversion, Metric, Optimization, Cuda-C, Graphics Processing Unit, Occupancy, Apod
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
dc.type.hasversionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
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