Buscando la placa

Primera lista de opciones:

• Propuestas por en "GPUs, a new tool of acceleration in CFD: Efficiency and reliability on Smoothed Particle Hydrodynamics methods": GTX 260, TESLA M1060, GTX 285, GTX 480
• Propuestas por contactos de España: GTX580, GTX570
• Propuestas por amigos de Argentina: GTX480, QUADRO6000, GTX560
• Propuesta por contactos de Exactas: GT450

Resumen de las características y disponibilidades:

	Procesadores		Performance		Memoria
Modelo	Cores	Clock [Mhz] (c/u)	Single [Gflops]	Double [Gflops]	Tam. [GB]	Clock [Ghz]	Ancho de Banda [GB/sec]	Tipo	Precio estimado [us$]	Link
TeslaM2050	448	1.15	1030	515	3	1.55	148	GDDR5 ECC	>us$ 2400 (amazon)	Nvidia
TeslaM1060	240	1.3	933	78	4	0.8	102	GDDR3	>us$ 1600 (amazon)	Nvidia
Quadro5000	352	0.513	718	359	2.5	0.75	120	GDDR5 ECC	us$ 1800 (amazon)	Nvidia Wiki
Quadro4000	256	0.475	486	243	2	0.7	89	GDDR5	us$ 810 (amazon)	Nvidia Wiki
GTX580	512	1.5	1581		1.5	2	192	GDDR5	us$ 790	Nvidia Wiki
GTX480	480	1.4	1344		1.5	1.8	177	GDDR5	us$ 650	Nvidia Wiki
QuadroFX1800	64	0.550	264		0.768	0.8	38.4	GDDR3	us$ 600	Nvidia Wiki
GTX570	480	1.46	1405		1.28	1.9	152	GDDR5	us$ 560	Nvidia Wiki
GTX560	384	1.64	1263		1	?	128	GDDR5	us$ 410	Nvidia Wiki
GTS450	192	1.5	601		1	1.8	57.7	GDDR5	us$ 220	Nvidia Wiki

Los números en rojo para los GFlops resultan muy extraños en comparación con las placas de gama alta. Dado no hay soporte para doble precisión salvo en gama alta, es de esperar que para comparar con gama alta haya que tomar ambos GFlops (SP y DP) y aplicar un factor de escala.
Las placas Quadro FX580 y el Quadro FX4500 (disponibles en Argentina) se descartan por tener pocas prestaciones.

Cambio de planes: sin sensores, con imágenes

Al parecer la solución con sensores podría traer muchas complicaciones:

• son necesarios en cantidad con lo cual la instalación demanda tiempo
• son muy intrusivos, el fluido puede variar del comportamiento original
• el ruido que conllevan puede ser muy elevado en momentos donde los actuadores de plasma estén funcionando

Para que la experiencia sea realizable, se opta por tomar y procesar imágenes del fluido descartando otro tipo de sensores. Del procesamiento se obtendrá la información requerida, como ser el campo de velocidades, y se realizará el feedback que necesita el controlador.

Pero el empleo de grandes imágenes como origen de datos requiere de mayor tiempo de CPU aplicado a su procesamiento. Dado que se plantea realizar un sistema real-time no se puede dejar de tomar este punto como un futuro problema. La posible solución recae en paralelizar el procesamiento de las imágenes, dividiéndolas y obteniendo información rápida para actuar en el lazo de control. Para poder aplicar el nivel de procesamiento indicado será necesario utilizar programación de GPU. Ver http://en.wikipedia.org/wiki/GPGPU.

Si bien esto no es parte de la tesis original dá un vuelco completo al posible título. Además, es necesario elegir el hardware adecuado e instalarlo. Esto posiblemente lleve algunas semanas.

El problema inicial

Lugar: Laboratorio de Fluidodinámica - Facultad de Ingeniería - UBA

Participantes:

• Guillermo Artana
• Ada Camilleri
• Thomas Duriez
• Resto del personal del laboratorio.

Problema: realizar un sistema que controle de forma automática el fluido bajo cierta experiencia pautada. Se plantea el uso de un experimento prototípoco con un cilindro en el tunel de viento con el objetivo de reducir las turbulencias en la estela que se forma.

Solución: los sistemas de lazo cerrado real-time sobre fluidos no suelen implementarse con buenos resultados, básicamente por sus problemas de performance. Se desea intentar este tipo de solución con la ayuda de una placa gráfica que permita el speed-up suficiente para montar la experiencia con buenos resultados.

El laboratorio cuenta con una experiencia de simulación realizada en colaboración por Ada Camilleri y Lionel Mathelin sobre un sistema de control de fluido basado en la identificación del sistema con un modelo ARX. La idea es llevar esta simulación a la implementación real de la experiencia.

Los primeros pasos

Pasos para hacer una tesis de Ingeniería en Informática:

• juntar coraje
• buscar un tema. Admite diversas variantes: teórica, de aplicación ingenieril o de aplicación científica. Me quedé con la última.
• tomar nota de los posibles laboratorios a visitar. Lleva un tiempo leer las reseñas de todos: Laboratorios en FIUBA
• recorrer los laboratorios que te resulten más interesantes preguntando por las experiencias y líneas de investigación que tienen.
• tomar nota de todo.
• pedir algunas referencias o papers para investigar las mejores alternativas.
• optar por una que resulte interesante, la gente del laboratorio esté disponible y parezca alcanzable.
• conseguir un tutor
• arrancar
• armar un blog