Nesta dissertação foi apresentada a inversão da forma de onda acústica em duas dimensões utilizando computação paralela. Para tanto, foi utilizado para o domínio do tempo o método das diferenças finitas para solucionar a equação da onda acústica e, também, utilizou-se do método de camadas perfeitas (PML) para calcular o campo de propagação nas bordas, evitando assim, as reflexões nas regiões de fronteira. Sendo o grande diferencial desta dissertação o fato da utilização dos dados de densidade e velocidade do meio em uma grade escalonada (staggered-grid).
A implementação paralela proposta foi testada para a GPU Nvidia em termos de tempos de execução. Os tempos de execução foram comparados aos obtidos usando a programação em série em uma arquitetura Intel® Core i7-4700HQ e Intel® Xeon CPU E5-1620 v3 @ 3.50GHz 32GiB. A paralelização do algoritmo tornou-se altamente eficaz, tendo em vista que a implementação na GPU mostrou tempo de resolução cada vez menor quando comparado com a implementação sequencial.
Assim, como conclusão, é possível afirmar que a implementação da computação paralela em CUDA como proposta de otimização da propagação da onda acústica 2D por diferenças finitas no domínio do tempo utilizando dados de densidade e velocidade em uma grade escalonada é muito eficaz, tendo em vistas os resultados apresentados nesta dissertação.
Finalmente, embora o CUDA tenha melhorado significativamente o desempenho e diminuído o tempo computacional, ainda pode ser preciso fazer otimizações específicas do código, como por exemplo utilizar a memória compartilhada disponível na plataforma CUDA ou organizar os dados na GPU de outra maneira pode ser uma estratégia para reduzir o trafego da memória global. Ademais, a implementação 2D demanda pouca memória RAM em comparação com um modelo 3D, que não foi verificado neste trabalho. Neste caso, outras formas de implementação devem ser testadas, como por exemplo, o uso do CUDA em conjunto com o MPI poderia permitir a decomposição de grandes modelos em vários dispositivos localizados em nós diferentes de um cluster.
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