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Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/40026

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dc.contributor.advisorRIBEIRO, Paulo Marcelo Vieira-
dc.contributor.authorCHAVES JUNIOR, Cicero Vitor-
dc.date.accessioned2021-04-30T13:22:42Z-
dc.date.available2021-04-30T13:22:42Z-
dc.date.issued2020-02-19-
dc.identifier.citationCHAVES JUNIOR, Cicero Vitor. Aceleração de simulações computacionais em problemas de dinâmica estrutural e de escoamento em meios porosos. 2020. Dissertação (Mestrado em Engenharia Civil)- Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2020.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/40026-
dc.description.abstractSimulações de elementos finitos com o uso de modelos em larga escala estão se tornando mais frequentes. Entre esses problemas temos a simulação de sismos em barragens e a simu- lação geomecânica de reservatórios de petróleo. Estratégias modernas aplicadas a problemas transitórios aproveitam a montagem eficiente de matrizes globais, bem como a solução rápida de sistemas de equações em modelos com dezenas de milhões de graus de liberdade. O uso da computação de uso geral em unidades de processamento gráfico (GPGPU) permite extrema paralelização e aceleração desses processos. Nesta direção, o presente trabalho apresenta várias aplicações de problemas de mecânica computacional usando a linguagem de programação C ++ acoplada ao NVCC (NVIDIA CUDA Compiler) para a plataforma CUDA. Essas simulações requerem apenas funções nativas do C ++, sem dependências externas. O código foi desenvol- vido em uma estrutura modular, com a implementação híbrida de sub-rotinas em CPU e GPU (Graphical Processing Units). Um solucionador iterativo com o método de gradiente conjugado é apresentado e pode ser acoplado a códigos desenvolvidos em outras linguagens de programação para soluções GPU dedicadas. Duas formas de integração direta são apresentadas para a evolução no tempo. Vários benchmarks são discutidos, incluindo o uso do OpenMP para computação paralela e cálculos na GPU de precisão dupla e única, além de diferentes núcleos de GPU para multiplicação esparsa de vetores matriciais (SpMV). Os resultados obtidos usando as estratégias propostas revelam que os cálculos usando as rotinas descritas são eficazes e fornecem acelerações significativas em relação aos cálculos de thread único.pt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Pernambucopt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/*
dc.subjectEngenharia Civilpt_BR
dc.subjectElementos finitospt_BR
dc.subjectComputação paralelapt_BR
dc.subjectGPGPUpt_BR
dc.subjectCUDApt_BR
dc.subjectSimulação dinâmicapt_BR
dc.titleAceleração de simulações computacionais em problemas de dinâmica estrutural e de escoamento em meios porosospt_BR
dc.typemasterThesispt_BR
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/7864873190675001pt_BR
dc.publisher.initialsUFPEpt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.degree.levelmestradopt_BR
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/0171120821110850pt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pos Graduacao em Engenharia Civilpt_BR
dc.description.abstractxFinite element simulations with the use of large scale models are becoming more frequent. These problems include simulation of earthquakes in dams and geomechanical simulation of petroleum reservoirs. Modern strategies applied to transient problems seize efficient assembly of global matrices as well as the fast solution of system of equations in models with hundreds of millions of degrees of freedom. The use of General-Purpose computing on Graphics Processing Units (GPGPU) enables extreme parallelization and acceleration of these processes. In this direction, the present work presents several applications of computational mechanics problems using the C ++ programming language coupled to the NVCC (NVIDIA CUDA Compiler) for the CUDA platform. These simulations require only native C ++ functions, without external dependencies. The code was developed in a modular structure, with the hybrid implementation of subroutines in CPU and Graphical Processing Units (GPU). An iterative solver with the conjugate gradient method is presented and can be coupled to codes developed in other program- ming languages for dedicated GPU solution. Two forms of direct integration are presented for evolution over time. Several benchmarks are discussed, including the use of OpenMP for parallel computing and computations on the GPU using double and single precision accuracy, as well as different GPU kernels for sparse matrix-vector multiplication (SpMV). Results obtained using the proposed strategies reveal that computations using the described routines are effective and provide significant speedups over single-threaded computations.pt_BR
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