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http://rid.unrn.edu.ar/handle/20.500.12049/7498
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| Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | Denham, Mónica Malén | - |
| dc.contributor.author | Lamperti, Enrico | - |
| dc.contributor.author | Areta, Javier Alberto | - |
| dc.date.accessioned | 2021-08-23T13:15:25Z | - |
| dc.date.available | 2021-08-23T13:15:25Z | - |
| dc.date.issued | 2018-10-30 | - |
| dc.identifier.citation | Denham, M. M. Lamperti E. Areta J. A.. (2018). Weather radar data processing on graphic cards. Journal of Supercomputing; 74; 868–885. | es_ES |
| dc.identifier.issn | 1573-0484 | es_ES |
| dc.identifier.other | https://link.springer.com/article/10.1007/s11227-017-2166-8 | es_ES |
| dc.identifier.uri | http://rid.unrn.edu.ar/handle/20.500.12049/7498 | - |
| dc.description.abstract | Weather radar operation generates data at a high rate that requires prompt processing. The operations performed on data for weather product generation are repeated in each resolution cell and thus are naturally prone to parallelization. Parallel processing using graphic cards is an emerging technology that allows for implementation of high-throughput algorithms at a low cost. In this paper, the parallel implementation of the main product of a polarimetric weather radar using GPU is presented, focusing on its optimization. A speedup exceeding 20× is obtained when compared to the serial implementation. Also processing is found to be memory bound, which results in a counter-intuitive performance improvement when the number of threads per job is reduced. | es_ES |
| dc.format.extent | p. 868–885 | es_ES |
| dc.language.iso | en | es_ES |
| dc.publisher | Springer | es_ES |
| dc.relation.uri | https://www.springer.com/journal/11227 | es_ES |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | - |
| dc.title | Weather radar data processing on graphic cards | es_ES |
| dc.type | Articulo | es_ES |
| dc.rights.license | Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-ND 4.0) | - |
| dc.description.filiation | Denham, Mónica Malén. Universidad Nacional de Río Negro, Laboratorio de Procesamiento de Señales Aplicado y Computación de Alto Rendimiento (LaPAC) Sede Andina Bariloche | es_ES |
| dc.description.filiation | Lamperti, Enrico. Universidad Nacional de Río Negro, Laboratorio de Procesamiento de Señales Aplicado y Computación de Alto Rendimiento (LaPAC) Sede Andina Bariloche | es_ES |
| dc.description.filiation | Areta, Javier Alberto. Universidad Nacional de Río Negro, Laboratorio de Procesamiento de Señales Aplicado y Computación de Alto Rendimiento (LaPAC) Sede Andina Bariloche | es_ES |
| dc.subject.keyword | Signal Processing | es_ES |
| dc.subject.keyword | Weather Radar | es_ES |
| dc.subject.keyword | High-performance Computing | es_ES |
| dc.subject.keyword | GPGPU | es_ES |
| dc.type.version | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | es_ES |
| dc.subject.materia | Ingeniería, Ciencia y Tecnología | es_ES |
| dc.origin.lugarDesarrollo | Universidad Nacional de Río Negro | es_ES |
| dc.relation.journalissue | 74 | es_ES |
| dc.description.review | true | es_ES |
| dc.description.resumen | El funcionamiento del radar meteorológico genera datos a alta velocidad que requieren un procesamiento casi instantáneo. Las operaciones realizadas a los datos para la generación de productos meteorológicos se repiten en cada celda de resolución y, por lo tanto, son naturalmente propensas a la paralelización. El procesamiento en paralelo con tarjetas gráficas es una tecnología emergente que permite la implementación de algoritmos de alto rendimiento a bajo costo. En este trabajo se presenta la implementación paralela del producto principal de un radar meteorológico polarimétrico utilizando GPU, enfocándose en su optimización. Se obtiene una aceleración superior a 20 × en comparación con la implementación en serie. También se encuentra que el procesamiento está limitado en memoria, lo que da como resultado una mejora del rendimiento contraria a la intuición cuando el número de hilos por trabajo se reduce. | es_ES |
| dc.identifier.doi | https://doi.org/10.1007/s11227-017-2166-8 | - |
| dc.relation.journalTitle | Journal of Supercomputing | es_ES |
| Aparece en las colecciones: | Artículos | |
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| Archivo | Descripción | Tamaño | Formato | |
|---|---|---|---|---|
| 10.1007_s11227-017-2166-8.pdf | 2,36 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
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