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A demanda por sistemas de alto desempenho cresce junto ao desenvolvimento científico e econômico e dentro das mais diversas áreas, passando por modelagens científicas, inteligência artificial, criptografia, computação em nuvem, etc. A prospecção de petróleo e gás natural faz parte desses sistemas, exigindo o processamento de dados com um volume acima dos Terabytes e ao custo de semanas ou meses de execução, no intuito de procurar bolsões no subsolo; além de sua importância estratégica devido ao pré-sal. Essa procura faz uso da equação acústica de propagação de onda, e apresenta como uma de suas soluções o método de diferenças finitas (MDF) pelo algoritmo de RTM (Reverse Time Migration). Essa solução demanda uma grande quantidade de operações em ponto flutuante, exigindo hardwares com arquiteturas dedicados a essa finalidade como FPGAs e GPGPUs. Neste trabalho fazemos uma análise sobre essas arquiteturas para o algoritmo RTM em OpenCL na sua versão 3D, assim como as possíveis otimizações ao se aproveitar da portabilidade do código em OpenCL de GPGPUs para FPGAs. Avaliamos os recursos utilizados em sínteses feitas pelo SDK OpenCL da Altera para o FPGA Stratix V A7, para em um segundo momento, desenvolver um código que tenta otimizar o uso desses recursos que estão disponíveis no FPGA. E por fim, analisamos os resultados obtidos frente a outras arquiteturas. The high-performance computing systems increase with scientific and economic development through several fields like scientific modeling, artificial intelligence, cryptography, cloud computing, etc. The oil and natural gas extraction is among of these systems, requiring data processing with sizes greater than Terabytes and with the cost of weeks or months of execution time, in order to look for underground reservoir; as well as its strategic importance due to the pre-salt. The oil extraction makes use of acoustic wave equation, and has the finite difference method (FDM) as one of your solutions through the algorithm of RTM (Reverse Time Migration). This solution requires a lot of floating point operations and a hardware with dedicated architecture as FPGAs and GPGPUs. This work we analyze these architectures to implement the RTM 3D algorithm with OpenCL, as well as the possibly of take advantage of code portability of OpenCL for FPGAs GPGPUs. We evaluate the resources used in syntheses made by the OpenCL SDK Altera Stratix V A7 FPGA, and in a second moment, to develop a code that attempts to optimize the use of these resources that are available in the FPGA. Finally, we analyze the results against other architectures.