{"id":705,"date":"2026-06-03T15:18:51","date_gmt":"2026-06-03T18:18:51","guid":{"rendered":"https:\/\/utfpr.curitiba.br\/lassip\/?p=705"},"modified":"2026-06-03T15:20:53","modified_gmt":"2026-06-03T18:20:53","slug":"defesa-mestrado-victor","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/utfpr.curitiba.br\/lassip\/2026\/06\/03\/defesa-mestrado-victor\/","title":{"rendered":"Defesa de Mestrado – Victor Hugo Rodrigues Machado"},"content":{"rendered":"\n

Aluno:<\/strong> Victor Hugo Rodrigues Machado<\/p>\n\n\n\n

Programa:<\/strong> Programa de P\u00f3s-Gradua\u00e7\u00e3o em Engenharia El\u00e9trica e Inform\u00e1tica Industrial (CPGEI)<\/p>\n\n\n\n

T\u00edtulo:<\/strong> Ranqueamento de bibliotecas Python em GPU para simula\u00e7\u00e3o de ondas ac\u00fasticas<\/p>\n\n\n\n

Orientador:<\/strong> Dr. Daniel Rodrigues Pipa<\/p>\n\n\n\n

Banca:<\/strong>
– Dr. Daniel Rodrigues Pipa – Presidente – UTFPR
– Dr. Andr\u00e9 Eug\u00eanio Lazzaretti – UTFPR
– Dr. Hector Lise De Moura – Immer Messen<\/p>\n\n\n\n

Data:<\/strong> 02\/07\/2026 \u00e0s 09:00h<\/p>\n\n\n\n

Local:<\/strong> Sala Multimeios (CI-003)<\/p>\n\n\n\n

Online:<\/strong> https:\/\/meet.google.com\/awo-eksi-hnz<\/a><\/p>\n\n\n\n

Resumo:<\/strong> M\u00e9todos de diferen\u00e7as finitas no dom\u00ednio do tempo s\u00e3o amplamente utilizados para simular a propaga\u00e7\u00e3o de ondas ac\u00fasticas em aplica\u00e7\u00f5es como imageamento s\u00edsmico e testes n\u00e3o destrutivos por ultrassom. As crescentes demandas computacionais de problemas de grande escala, particularmente na invers\u00e3o de forma de onda completa, tornaram a acelera\u00e7\u00e3o por GPU um requisito fundamental. Paralelamente, diversas bibliotecas de GPU baseadas em Python surgiram, cada uma oferecendo diferentes vantagens e desvantagens em termos de desempenho, consumo de mem\u00f3ria, portabilidade e facilidade de implementa\u00e7\u00e3o. No entanto, compara\u00e7\u00f5es sistem\u00e1ticas e quantitativas dessas bibliotecas sob uma formula\u00e7\u00e3o num\u00e9rica unificada ainda s\u00e3o limitadas. Este trabalho prop\u00f5e uma metodologia abrangente de avalia\u00e7\u00e3o comparativa e classifica\u00e7\u00e3o para avaliar bibliotecas de GPU em Python para simula\u00e7\u00e3o de ondas ac\u00fasticas usando modelos f\u00edsicos e num\u00e9ricos consistentes. Formula\u00e7\u00f5es de primeira e segunda ordem da equa\u00e7\u00e3o de onda ac\u00fastica bidimensional foram implementadas usando esquemas de staggered grid com integra\u00e7\u00e3o temporal leapfrog e camadas convolucionais perfeitamente casadas (CPML). Os simuladores s\u00e3o avaliados em configura\u00e7\u00f5es padronizadas com tamanhos vari\u00e1veis de regi\u00e3o de interesse e a precis\u00e3o num\u00e9rica \u00e9 verificada em rela\u00e7\u00e3o a solu\u00e7\u00f5es anal\u00edticas derivadas de fun\u00e7\u00f5es de Green. As m\u00e9tricas de desempenho incluem tempo de execu\u00e7\u00e3o, uso de mem\u00f3ria gr\u00e1fica, utiliza\u00e7\u00e3o de processamento da GPU, energia refletida na fronteira e facilidade de implementa\u00e7\u00e3o. Uma abordagem de tomada de decis\u00e3o multicrit\u00e9rio baseada no Processo Anal\u00edtico Hier\u00e1rquico (AHP) e na T\u00e9cnica para Ordena\u00e7\u00e3o por Prefer\u00eancia de Similaridade \u00e0 Solu\u00e7\u00e3o Ideal (TOPSIS) \u00e9 utilizada para obter uma classifica\u00e7\u00e3o geral. Os resultados indicam que a biblioteca Taichi Lang oferece o melhor desempenho geral, atingindo tempos m\u00e9dios de execu\u00e7\u00e3o abaixo de 11 segundos para uma grade de 5000\u00b2 pixels com uso de mem\u00f3ria inferior a 3,25 GB. As implementa\u00e7\u00f5es usando convolu\u00e7\u00e3o da biblioteca CuPy tamb\u00e9m apresentam desempenho competitivo, combinando boa efici\u00eancia com alta simplicidade de implementa\u00e7\u00e3o. Esses resultados destacam o Taichi Lang e o CuPy como as bibliotecas Python mais adequadas para simula\u00e7\u00f5es ac\u00fasticas aceleradas por GPU em larga escala.<\/p>\n\n\n\n

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