GPU acceleration of GlobalQuake application

Bc. Jakub Španger

Bakalářská práce

Anotace:

Mezi nejvíce nepředvídatelné a devastující přírodní katastrofy patří zemětřesení, která způsobují celosvětově významné lidské, majetkové a ekonomické ztráty. Rychlá a přesná detekce zemětřesení je klíčová pro efektivní reakci a zmírnění následků katastrof. Tato závěrečná práce se zaměřuje na zlepšení schopností detekce zemětřesení v experimentální open-source aplikaci GlobalQuake, navržené pro tento účel. Pomocí dat z mnoha seismických stanic aplikace GlobalQuake vyhodnocuje časy příchodu seismických vln, aby určila jejich místo vzniku – komplexní úloha zahrnující porovnání miliónů potenciálních zdrojů. Hlavním problémem bylo výpočetní úzké místo při tomto porovnávání, což si přirozeně vynutilo snížení počtu stanic na vstupu nebo prostorového rozlišení detekcí. Tato práce významně zlepšuje výpočetní rychlost a kvalitu detekcí díky optimalizaci existujících algoritmů v aplikaci GlobalQuake pomocí integrace do CUDA hardwarové architektury. Implementace vyvinutá v jazyce CUDA C++ využívá kernely pro výpočetní část a zachovává komunikaci s GlobalQuake přes Java Native Interface (JNI). Výsledky vyhodnocení indikují významné zlepšení ve výpočetní rychlosti oproti původní CPU implementaci. Toto zlepšení umožňuje použít více seismických stanic na vstupu a vyšší prostorové rozlišení, zatímco zároveň uvolňuje klíčové zdroje CPU pro další důležité operace, jako je zpracování seismických vln a distribuce dat.

Abstract:

Among the most unpredictable and devastating natural disasters, earthquakes cause significant human, property, and economic losses worldwide. Prompt and accurate detection of earthquakes is essential for effective disaster response and mitigation. This thesis focuses on enhancing the earthquake detection capabilities of GlobalQuake, an experimental open-source application designed for this purpose. Us- ing data from numerous seismic stations, GlobalQuake evaluates the arrival times of seismic waves to determine their origin—a complex task involving comparing millions of potential sources. The main chal- lenge has been the computational bottleneck of those comparisons, which naturally forced a reduction in the number of input stations or the spatial resolution of detections. This work significantly improves processing speed and detection quality by optimizing GlobalQuake’s existing earthquake detection algorithms by integrating CUDA hard- ware architecture. The implementation, developed in CUDA C++, utilizes multiple kernels for computation while maintaining communi- cation with the Java-based GlobalQuake application via the Java Native Interface (JNI). Evaluations indicate a substantial speed improvement over the original CPU-based implementation. Such speedup allows the usage of more seismic stations at the input and much higher spatial resolution while also freeing up crucial CPU resources for other vital operations like seismic waveform processing and data distribution.

Keywords

CUDA, GPU, earthquake detection, hypocenter, acceleration, Real-time

Jazyk práce: angličtina

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 23. 5. 2024

Obhajoba závěrečné práce

• Obhajoba proběhla 24. 6. 2024
• Vedoucí: doc. RNDr. Jiří Filipovič, Ph.D.
• Oponent: Ing. Jana Hozzová, Ph.D.

Masarykova univerzita

Fakulta informatiky

Bakalářský studijní program / obor:
Informatika / Informatika