Comparação do desempenho do FDTD com implementação em CPU e em GPU

Abstract

O Finite-Difference Time-Domain é um método utilizado em electromagnetismo computacional para simular a propagação de ondas electromagnéticas em meios cujas características podem não ser uniformes. É um método com inúmeras aplicações, e como tal é vantajoso que o seu desempenho possa ser aumentado, de preferência recorrendo a sistemas computacionais de baixo custo. O propósito desta dissertação é aproveitar duas tecnologias emergentes e de relativo baixo custo para aumentar o desempenho do FDTD em uma e duas dimensões. Essas tecnologias são sistemas com processadores Multi-Core e placas gráficas que permitem utilizar as suas características de processamento massivamente paralelo para a execução de código de propósito geral. Para explorar as capacidades de um sistema com processador Multi-Core, o algoritmo originalmente sequencial foi alterado de modo a ser executado em múltiplas threads. Por sua vez, para tirar partido da tecnologia CUDA, o algoritmo foi convertido de forma a ser executado num GPU. Os acréscimos de desempenho obtidos indicam que é vantajoso o uso destas tecnologias comparativamente com implementações puramente sequenciais.

The Finite-Difference Time-Domain is a method used in computational electromagnetics to simulate the propagation of electromagnetic waves in fields that might not have uniform characteristics. It is a method with countless applications and so it is advantageous to increase its performance, preferably using low cost computer systems. The purpose of this thesis is to make use of two relatively low-cost emerging technologies to increase the FDTD performance in one and two dimensions. These technologies are Multi-Core systems and graphics cards that allow the use of its massive parallel processing characteristics to run general purpose code. To make use of a Multi-Core system, the original sequential code was changed to be executed by multiple threads. In order to use the CUDA technology, the algorithm was converted so that it could be executed on the GPU. The performance increase shows that the use of these technologies is advantageous in comparison to pure sequential implementations.