FUNGSIONALITAS PEMROGRAMAN BERBASIS CPU-GPU DALAM SIMULASI PENJALARAN TSUNAMI

Dewi Anggraeni(1*),

(1) Universitas Brawijaya
(*) Corresponding Author




DOI: https://doi.org/10.35580/jspf.v16i3.16754

Abstract


Indonesia merupakan daerah rawan gempa yang memicu timbulnya tsunami. Salah satu cara menganalisis gelombang tsunami adalah dengan membangun sistem simulasi penjalarannya. Penjalaran gelombang tsunami dapat dimodelkan secara matematis dengan Shallow Water Equation (SWE) sebagai gelombang non-dispersive, yang berarti bahwa gelombang dengan panjang gelombang berbeda menjalar dengan kecepatan yang sama. Pengembangan GPU (Graphic Processing Unit) dalam aplikasi numerik menjadi salah satu solusi dalam penyelesaian persamaan penjalaran tsunami tersebut. Library CUDA dalam GPU dapat digunakan sebagai komputasi parallel sehingga mempercepat proses perhitungan. Dalam penelitian ini berhasil dibangun program untuk memodelkan penjalaran gelombang tsunami dengan bahasa pemrograman C berbasis CPU-GPU, dengan penyelesaian yang fungsional dan 9 kali lebih cepat dari pemrograman berbasis CPU.


Full Text:

PDF

References


Boyer, V., & El Baz, D. (2013). Recent advances on GPU computing in operations research. Proceedings - IEEE 27th International Parallel and Distributed Processing Symposium Workshops and PhD Forum, IPDPSW 2013, May 2013, 1778–1787.https://doi.org/10.1109/IPDPSW.2013.45

Breitbart, J. (2008). A framework for easy CUDA integration in C ++ applications. Diplome Thesis Universität Kassel Kassel. http://www.plm.eecs.unikassel.de/plm/fileadmin/pm/publications/breitbart/framework_for_easy_cuda_integration_c___applications.pdf

Erwina, N., Adytia, D., Pudjaprasetya, S. R., & Nuryaman, T. (2020). Staggered conservative scheme for 2-dimensional shallow water flows. Fluids, 5(3), 1–18. https://doi.org/10.3390/fluids5030149

Kerkeni, L., Ruano, P., Delgado, L. L., Picco, S., Villegas, L., Tonelli, F., Merlo, M., Rigau, J., Diaz, D., & Masuelli, M. (2016). The Discontinuous Galerkin Finite Element Method for Ordinary Differential Equations. In Intech (Issue tourism, p. 13). https://www.intechopen.com/books/advanced-biometric-technologies/liveness-detection-in-biometrics

Supian, N. M., & Rusli, N. (2018). Approximating one-dimensional coupled shallow-water equations for predicting tsunami wave propagation using finite difference method. AIP Conference Proceedings, 2013(December). https://doi.org/10.1063/1.5054223

Ueng, S. Z., Lathara, M., Baghsorkhi, S. S., & Hwu, W. M. W. (2008). CUDA-Lite: Reducing GPU programming complexity. Lecture Notes in Computer Science (Including Subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), 5335 LNCS(May 2014), 1–15. https://doi.org/10.1007/978-3-540-89740-8_1

Vázquez, F., Martínez, J. A., & Garzón, E. M. (2013). GPU Computing. Encyclopedia of Systems Biology, 1978, 845–849. https://doi.org/10.1007/978-1-4419-9863-7_998


Article Metrics

Abstract view : 288 times | PDF view : 133 times

License URL: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/

Organized by :

Physics Department
Faculty of Mathematics and Natural Sciences,Universitas Negeri Makassar,
Daeng Tata Raya Street, Parangtambung, Tamalate, South Sulawesi, Indonesia.
Postal Code: 90224 Phone/Fax (0411)840622
Website: http://ojs.unm.ac.id, email: jspf@unm.ac.id

Jurnal Sains dan Pendidikan Fisika (JSPF) is licensed under a creative commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License