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Professor Guidedc.contributor.advisorRivara Zúñiga, María Ceciliaes_CL
Professor Guidedc.contributor.advisorAntonio Mateu, Luis Emilio
Authordc.contributor.authorKim, Joon Young es_CL
Staff editordc.contributor.editorFacultad de Ciencias Físicas y Matemáticases_CL
Staff editordc.contributor.editorDepartamento de Ciencias de la Computaciónes_CL
Associate professordc.contributor.otherPalma Lizana, Mauricio
Admission datedc.date.accessioned2012-09-12T18:18:50Z
Available datedc.date.available2012-09-12T18:18:50Z
Publication datedc.date.issued2007es_CL
Identifierdc.identifier.urihttp://repositorio.uchile.cl/handle/2250/104712
Abstractdc.description.abstractEl objetivo de esta memoria es el estudio y desarrollo de aplicaciones de computación general en tarjetas gráficas. Los avances tecnológicos han permitido que hardware especializado para la visualización de imágenes sea lo suficientemente poderoso como para implementar en sus procesadores programas que son habitualmente asociados a las CPU. Esta memoria explora y evalúa el uso de estos recursos para aplicaciones numéricas y de generación de mallas. Para este objetivo se ha desarrollado una aplicación que simula la dinámica de fluidos y se exploró la posibilidad de aplicar algoritmos de refinado de mallas. Este tipo de algoritmos son intensivos en cómputo, ya que necesitan solucionar ecuaciones diferenciales usando métodos numéricos. Aplicando los conceptos que se requieren para programar este tipo de algoritmos a una GPU se busca optimizar su rendimiento y lograr una funcionalidad completa. A través de la memoria se explican los conceptos matemáticos detrás de la mecánica de fluidos, y se describe la forma en la que se pueden descomponer para su posterior implementación en un procesador gráfico, que es altamente paralelo, y tiene diferencias sustanciales con la arquitectura de un procesador general. No se pudo aplicar un algoritmo en la GPU de refinamiento de mallas debido a limitantes físicas de su arquitectura, pero el estudio es útil para futuras investigaciones. En conclusión, el programa creado muestra que es posible la adaptación de tales algoritmos, en hardware que a pesar de no estar diseñado para ellos entrega los mismos resultados que si fuesen programados de forma habitual. Esto además libera recursos que pueden ser utilizados para otros fines, o el uso de ambos procesadores, el CPU y la GPU, para la creación de programas que se ejecuten de forma más rápida y eficiente debido a la mayor cantidad de recursos disponibles
Lenguagedc.language.isoeses_CL
Publisherdc.publisherUniversidad de Chilees_CL
Type of licensedc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Chile
Link to Licensedc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/cl/
Keywordsdc.subjectComputaciónes_CL
Keywordsdc.subjectGráficaes_CL
Keywordsdc.subjectGPUes_CL
Keywordsdc.subjectParaleloes_CL
Keywordsdc.subjectFluidoes_CL
Keywordsdc.subjectAlgoritmoes_CL
Keywordsdc.subjectNavier-stokeses_CL
Títulodc.titleComputación Paralela en Unidades de Procesamiento Gráfico (GPU)es_CL
Document typedc.typeTesises_CL


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