Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)Abreo Carrillo, Sergio AlbertoRamírez Silva, Ana BeatrizSarmiento Peña, Juan DavidGarcia Alarcon, Cristian Camilo2024-03-0320162024-03-0320162016https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/35060El 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.application/pdfspahttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/Inversión De Onda CompletaMétricaOptimizaciónCuda-CUnidad De Procesamiento GráficoOcupaciónApod.Universidad Industrial de SantanderTesis/Trabajo de grado - Monografía - PregradoUniversidad Industrial de Santanderhttps://noesis.uis.edu.coThe following research work presents a proposal focused on perform an analysis and an improvement of performance of an algorithm of full wave inversion (FWIfor its acronym) 2D acoustic with constant densityimplemented on a graphics processing unit (GPUfor its acronym)specifically on a Nvidia GeForce GTX 970. To be understood as improvement a decrease in runtimedecrease of memory requirements and a better use of GPU resources (occupancy). The programming language used is CUDA-Ca variation of language C that allows to implement special functions called kernelswhich are executed on the GPU while the principal code is executed in the central processing unit (CPUfor its acronym)in other wordsthe 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 developersthose tools allow to obtain data of the algorithm performance (metrics)register specific activitiesand view time lines of activities of the CPU and GPUamong other. All of themacquired during execution time. The work done was based on a process of four stages: assessparallelizeoptimize and implement (APODfor its acronym)several iterations were made in which a small analysis was donean implementation proposal and a brief evaluation of the results obtained.info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)