Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2021 |
Autor(a) principal: |
Araújo, Roger Rommel Ferreira de |
Orientador(a): |
Souza, Samuel Xavier de |
Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
Tipo de documento: |
Tese
|
Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
Idioma: |
por |
Instituição de defesa: |
Universidade Federal do Rio Grande do Norte
|
Programa de Pós-Graduação: |
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICA E DE COMPUTAÇÃO
|
Departamento: |
Não Informado pela instituição
|
País: |
Brasil
|
Palavras-chave em Português: |
|
Link de acesso: |
https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/45677
|
Resumo: |
A equação da onda tem uso frequente na física matemática e na engenharia, e temos de resolvê-la repetidamente para simular propagações de onda via software. O método dos elementos espectrais, uma das várias abordagens utilizadas na solução numérica da equação da onda, discretiza o domínio subjacente através de uma malha feita de elementos e nós, e percorre todos os elementos e todos os nós a cada intervalo de tempo para avançar a equação de interesse ao longo do tempo. Propomos um algoritmo de reordenação de memória, projetado para ser usado com o método dos elementos espectrais, que reorganiza informações da malha para reduzir o número de falhas de cache e incrementar a localidade de referência de dados, o que melhora o tempo de execução ao percorrer a malha. Elaboramos uma formulação do método dos elementos espectrais para ondas 2D sobre malhas não estruturadas compostas de triângulos, e associamos a ela nosso algoritmo de reordenação de memória para construir um simulador de propagação de ondas acústicas. Nossos experimentos mostram que a técnica de reordenação baseada em curvas de preenchimento de Hilbert tem bom desempenho em malhas de diversas granularidades, e também quando a variação no tamanho dos elementos é pequena ou grande. Além disso, comparamos a abordagem proposta a três outros procedimentos de reordenação de memória, e verificamos que o tempo de execução de nosso algoritmo é de 9% a 25% mais rápido do que as alternativas testadas. Recomendamos a adoção deste algoritmo de reordenação de memória em qualquer aplicação que demande percorrer domínios repetidamente. |