FUNGSIONALITAS PEMROGRAMAN BERBASIS CPU-GPU DALAM SIMULASI PENJALARAN TSUNAMI
(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:
PDFReferences
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 : 293 times | PDF view : 134 timesLicense 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