广西师范大学学报（自然科学版）
廣西師範大學學報（自然科學版）
엄서사범대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF GUANGXI NORMAL UNIVERSITY(NATURAL SCIENCE EDITION)
2012年
4期
18-24
,共7页
覃章荣%张超英%丘滨%李圆圆%莫刘刘
覃章榮%張超英%丘濱%李圓圓%莫劉劉
담장영%장초영%구빈%리원원%막류류
GPU%CUDA%格子Boltzmann方法%平面Poiseuille流
GPU%CUDA%格子Boltzmann方法%平麵Poiseuille流
GPU%CUDA%격자Boltzmann방법%평면Poiseuille류
针对近年来利用CUDA技术在个人计算机显卡的GPU上实现LBM并行加速计算的研究越来越多,但对在GPU中使用不同GPU存储器进行计算的具体实现算法以及其对计算性能的影响分析研究甚少,文章实现了在GPU中使用不同存储器进行IBM并行计算,给出了具体的实现算法,并以平面Poiseuille流为算例,在普通个人计算机上,分别使用NVIDIA GeForce GTS 450 GPU和Intel Core i5-760 4核CPU进行计算.结果表明,两者计算结果吻合得很好,最高获得了约107倍的加速比,验证了在GPU上进行LBM并行计算的可行性以及加速性能,为在低成本的个人计算机上高效率地解决计算流体力学中的复杂计算问题提供了一种非常有效的途径.
針對近年來利用CUDA技術在箇人計算機顯卡的GPU上實現LBM併行加速計算的研究越來越多,但對在GPU中使用不同GPU存儲器進行計算的具體實現算法以及其對計算性能的影響分析研究甚少,文章實現瞭在GPU中使用不同存儲器進行IBM併行計算,給齣瞭具體的實現算法,併以平麵Poiseuille流為算例,在普通箇人計算機上,分彆使用NVIDIA GeForce GTS 450 GPU和Intel Core i5-760 4覈CPU進行計算.結果錶明,兩者計算結果吻閤得很好,最高穫得瞭約107倍的加速比,驗證瞭在GPU上進行LBM併行計算的可行性以及加速性能,為在低成本的箇人計算機上高效率地解決計算流體力學中的複雜計算問題提供瞭一種非常有效的途徑.
침대근년래이용CUDA기술재개인계산궤현잡적GPU상실현LBM병행가속계산적연구월래월다,단대재GPU중사용불동GPU존저기진행계산적구체실현산법이급기대계산성능적영향분석연구심소,문장실현료재GPU중사용불동존저기진행IBM병행계산,급출료구체적실현산법,병이평면Poiseuille류위산례,재보통개인계산궤상,분별사용NVIDIA GeForce GTS 450 GPU화Intel Core i5-760 4핵CPU진행계산.결과표명,량자계산결과문합득흔호,최고획득료약107배적가속비,험증료재GPU상진행LBM병행계산적가행성이급가속성능,위재저성본적개인계산궤상고효솔지해결계산류체역학중적복잡계산문제제공료일충비상유효적도경.
