Implementação do algoritmo TFM em uma unidade de processamento gráfico utilizando bibliotecas CUDA

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorGuarneri, Giovanni Alfredo-
Autor(es): dc.contributorGuarneri, Giovanni Alfredo-
Autor(es): dc.contributorBarros, André Macário-
Autor(es): dc.contributorDenardin, Gustavo Weber-
Autor(es): dc.creatorGalera, André Peres-
Data de aceite: dc.date.accessioned2025-08-29T11:58:02Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2025-08-29T11:58:02Z-
Data de envio: dc.date.issued2024-07-23-
Data de envio: dc.date.issued2024-07-23-
Data de envio: dc.date.issued2023-11-08-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/34159-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1086559-
Descrição: dc.descriptionUltrasonic Non-Destructive Testing are widely used in industry as a quality control tool, whose main objective is to identify and characterize corrosion and flaws that may compromise the vitality and usability of the analyzed material. One of the main algorithms used for processing data obtained by ultrasonic testing is the Total Focusing Method (TFM), which allows the identification, localization and dimensioning of defects through the image reconstruction of the internal structure of the tested object. Despite its advantages, TFM demands a high computational power, culminating in a high execution time. Thus, this work aimed to optimize this algorithm by parallelizing it on a NVIDIA GeForce 1050 Ti graphics processing unit. Three different versions of TFM were developed using the PyCUDA, CuPy and Numba CUDA libraries integrated into the Python language. Each developed version was executed using acquired data from a homogeneous aluminum block and a toothed acrylic specimen. Data acquisition for each specimen was done both by simulation, using the software CIVA, and physically, using the Panther™ M2M acquisition system. The results obtained showed that the parallel versions presented lower execution time, that is, a significant speed-up in relation to the reference serial version of the algorithm, especially for large data sets.-
Descrição: dc.descriptionOs Ensaios Não Destrutivos por ultrassom são amplamente utilizados na indústria como ferramentas de controle de qualidade, tendo por objetivo a identificação e caracterização de corrosões e falhas que possam comprometer a vitalidade e usabilidade do material analisado. Um dos principais algoritmos utilizado para o processamento dos dados obtidos por esse tipo de ensaio é o Total Focusing Method (TFM), o qual possibilita identificar, localizar e dimensionar defeitos por meio da reconstrução da imagem da estrutura interna dos corpos ensaiados. Apesar de suas vantagens, o TFM demanda um alto poder computacional, culminando em um alto tempo de execução. Dessa forma, este trabalho objetivou a otimização desse algoritmo por meio de sua paralelização em uma unidade de processamento gráfico NVIDIA GeForce 1050 Ti. Foram desenvolvidas três versões distintas do TFM com o uso das bibliotecas PyCUDA, CuPy e Numba CUDA integradas à linguagem Python. Cada versão desenvolvida foi executada utilizando dados de ensaio de um bloco homogêneo de alumínio e de uma peça dentada de acrílico. A aquisição dos dados de cada peça foi feita tanto por simulação, com uso do software CIVA, quanto fisicamente, com o sistema de aquisição M2M Panther™. Os resultados obtidos demonstraram que as versões paralelas apresentaram menor tempo de execução, ou seja, um speed-up significativo em relação a versão serial de referência do algoritmo, principalmente para grandes conjuntos de dados.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Publicador: dc.publisherUniversidade Tecnológica Federal do Paraná-
Publicador: dc.publisherPato Branco-
Publicador: dc.publisherBrasil-
Publicador: dc.publisherDepartamento Acadêmico de Elétrica-
Publicador: dc.publisherEngenharia Elétrica-
Publicador: dc.publisherUTFPR-
Direitos: dc.rightsopenAccess-
Direitos: dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/-
Palavras-chave: dc.subjectTestes não-destrutivos-
Palavras-chave: dc.subjectProgramação paralela (Computação)-
Palavras-chave: dc.subjectLinguagem de programação (Computadores)-
Palavras-chave: dc.subjectNon-destructive testing-
Palavras-chave: dc.subjectParallel programming (Computer science)-
Palavras-chave: dc.subjectProgramming languages (Electronic computers)-
Palavras-chave: dc.subjectCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA-
Título: dc.titleImplementação do algoritmo TFM em uma unidade de processamento gráfico utilizando bibliotecas CUDA-
Título: dc.titleImplementation of the TFM algorithm in a graphics processing unit using CUDA libraries-
Tipo de arquivo: dc.typelivro digital-
Aparece nas coleções:Repositorio Institucional da UTFPR - RIUT

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