Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2010 |
| Autor(a) principal: |
Fábio Chiocchetti Guarita |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Instituto Tecnológico de Aeronáutica
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
http://www.bd.bibl.ita.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=3024
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Resumo: |
A geração e processamento de imagens em computadores envolve o processamento de quantidades massivas de elementos de imagem. Devido à grande demanda do mercado de entretenimento, as unidades de processamento gráfico, ou GPUs, evoluiram muito nas últimas décadas, caracterizando-se pela operação com grandes volumes de dados e pelo paralelismo massivo, atingindo volumes de operações superiores aos das CPUs. As GPUs foram concebidas inicialmente para o processamento gráfico e renderização de imagens 3D. Contudo, recentemente, fornecedores de hardware gráfico possibilitaram que programadores desenvolvessem código de propósito geral para suas arquiteturas por meio de interfaces específicas de programação. O novo uso para essas arquiteturas tornou-se muito interessante onde quer que processamento massivo, repetitivo e paralelizável fosse necessário. Neste trabalho apresenta-se uma discussão sobre as vantagens e desvantagens derivadas do uso da tecnologia CUDA para acelerar o processamento de dados brutos de um radar de abertura sintética (SAR) operando em tempo real. Propõe-se um modo de processamento em tempo real baseado na divisão dos dados brutos em blocos, ressaltando os ganhos e custos desta abordagem. Também são propostos critérios de viabilidade para esse modo de processamento baseado no tempo de processamento dos blocos e nos dados do sensor SAR. É introduzida a tecnologia GPGPU (General Purpose computing on Graphics Processing Unit) representada pelo CUDA. Além disso, apresentam-se uma descrição do processamento SAR, o paradigma GPGPU e a tecnologia CUDA. Apresentam-se também a implementação do processador SAR Range-Doppler em CPU (single-thread) e em CUDA e o seu teste em experimentos comparando o desempenho de execução de cada implementação e a análise da viabilidade de processamento nos termos definidos neste trabalho. Os resultados experimentais demonstram um ganho considerável de desempenho utilizando-se o CUDA, apontando-o como arquitetura propícia para síntese de imagens SAR de tempo real. |
