Desenvolvimento de um núcleo aritmético híbrido em hardware reconfigurável para imageamento sísmico segundo o algoritmo RTM

FACEPEA computação de alto desempenho está presente em diversos setores do conhecimento humano. Ela busca atender a demanda por soluções para problemas em áreas como bioinformática, petroquímica, climatologia, dentre outros. Sabe-se que a grande maioria dessas áreas trabalha com quantidades massivas de dados, o que representa um desafio que a computação deve constantemente superar. Dentre algumas soluções atualmente adotadas, podemos citar os Field Programmable Gate Arrays (FPGAs). Esses dispositivos permitem explorar a computação paralela com menor consumo de energia quando comparados a Central Process Units (CPUs) e Graphic Process Units (GPUs). Além disso, os FPGAs permitem explorar o reuso de dados, o que possibilita o desenvolvimento de arquiteturas computacionais mais eficientes. Essas características fazem dos FPGAs uma opção atraente para se desenvolver soluções para problemas que possuem uma alta demanda por processamento, como em aplicações científicas. Essas aplicações normalmente fazem uso massivo de números em ponto flutuante. Em 1977 o Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) propõe a criação do padrão IEEE-754 para a implementação da aritmética de ponto flutuante em base binária. No entanto, o padrão só foi concluído e lançado mais tarde, em 1985. Esse padrão numérico permite ao mesmo tempo tanto uma grande precisão, quanto uma grande capacidade de representação. O padrão IEEE-754 passou a ser seguido pelos fabricantes de computadores e desenvolvedores de software no tratamento da aritmética binária computacional. A indústria petrolífera faz uso massivo da aritmética de ponto flutuante para o mapeamento e geração de imagem das camadas do subsolo para detecção de poços de hidrocarbonetos. Um dos métodos de imageamento sísmico que tem apresentando melhores resultados em áreas com litologias mais complexas, tais como no pré-sal, é o algoritmo Reverse Time Migration (RTM). Esse método faz uso de uma aproximação da equação de onda por meio dos operadores de diferenças finitas. Isso permite o mapeamento da variação dos campos de pressão e com isso se estimar as características litológicas das camadas em subsuperfície. Contudo, o custo do RTM é bastante elevado em termos computacionais. Por esse motivo, aplicações que otimizam desempenho ganham importância no cenário de mapeamento sísmico do subsolo realizado pelas indústrias petrolíferas. Esta dissertação aborda o desenvolvimento de um núcleo aritmético híbrido capaz de resolver a equação de diferenças finitas presentes no algoritmo de RTM, em FPGA. Foram desenvolvidos duas versões, uma totalmente em ponto flutuante padrão IEEE-754 e outra também com notação de ponto fixo para ganho de desempenho.The high-performance computing is present in different sectors of human knowledge. It seeks to meet the demand for solutions to problems in areas such as bioinformatics, petrochemical, climatology, among others. It is known that the vast majority of these areas work with massive amounts of data, which is a challenge that the computational field should constantly overcome. Among some currently adopted solutions, we can mention the Field Programmable Gate Arrays (FPGAs). These devices allow exploit parallel computing with lower power consumption when compared to Central Process Units (CPUs) and Graphic Process Units (GPUs). Furthermore, FPGAs allow explore the data reuse, which enables the development of more efficient computing architectures. These characteristics make FPGAs an attractive option to develop solutions to problems that have a high demand for processing, such as in scientific applications. These applications typically make heavy use of floating point numbers. In 1977 the Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) proposes the creation of the IEEE-754 standard for implementing floating-point arithmetic in binary base. However, the standard was completed and released later in 1985. This numerical pattern allows the same time both a high precision, as a large capacity representation. The IEEE-754 standard then began to be followed by software developers and computer makers in the treatment of computer binary arithmetic. The oil industry makes massive use of floating-point arithmetic for mapping and generating image of the subsurface layers to detect hydrocarbon wells. One of seismic imaging methods that have presented better results in areas with more complex lithologies, such as the pre-salt, is the Reverse Time Migration algorithm (RTM). This method makes use of an approximation to the wave equation through the finite difference operator. This allows mapping the variation of pressure fields and thereby estimate the lithological characteristics of the layers in the subsurface. However, the cost of the RTM is computationally quite high. Therefore, applications that optimize performance gain importance in the underground seismic mapping scenario performed by the oil industry. This paper discusses the development of a hybrid arithmetic core able to solve the equation of finite differences present in the RTM algorithm in FPGA. Two versions, a fully floating point IEEE-754 standard and also with other fixed-point notation for performance gain were developed