Resumen

Este trabajo presenta un código FDTD (dominio de diferencias finitas en el tiempo) escrito en Fortran y CUDA para cálculos electromagnéticos realistas con métodos de paralelización de la interfaz de paso de mensajes (MPI) y el multiprocesamiento abierto (OpenMP). Dado que se utilizan tanto los recursos de la Unidad Central de Procesamiento (CPU) como los de la Unidad de Procesamiento Gráfico (GPU), se puede alcanzar una mayor velocidad de ejecución en comparación con un código tradicional puramente de GPU. En nuestros experimentos, se utilizan 64 GPUs NVIDIA TESLA K20m y 64 CPUs INTEL XEON E5-2670 para realizar las pruebas de CPU pura, GPU pura y CPU GPU. En relación con los cálculos de la CPU pura para los mismos problemas, el ratio de aceleración alcanzado por los cálculos de la CPU y la GPU es de aproximadamente 14. En comparación con los cálculos de la GPU pura para los mismos problemas, los cálculos de la CPU GPU presentan una mejora de rendimiento del 7,6% al 13,2%. Debido al reducido tamaño de la memoria de las GPU, el tamaño del problema FDTD suele ser muy pequeño. Sin embargo, este código puede ampliar el tamaño máximo del problema en un 25% sin reducir el rendimiento del código tradicional de la GPU pura. Por último, utilizando este código, se calcula un conjunto de antenas microstrip con 16×18 elementos y se comparan los patrones de radiación con los de MoM. Los resultados muestran que hay una buena concordancia entre ambos.

• Materias:Redes de telecomunicaciones Radiofrecuencia Radar Teoría de Antenas Dieléctricos
• Subjects:Telecommunications networks Radio frequency Radar Antenna theory Dielectrics
• Palabras claves:código gpu puro, gpu puro tradicional, cpu, cálculo gpu, cálculo gpu puro, dominio del tiempo de diferencia, tamaño del problema fdtd, tamaño máximo del problema, unidad de procesamiento gráfico
• Keywords:pure gpu code, traditional pure gpu, cpu, gpu calculation, pure gpu calculation, difference time domain, fdtd problem size, maximum problem size, graphics processing unit