兰州理工大学学报
蘭州理工大學學報
란주리공대학학보
JOURNAL OF LANZHOU UNIVERSITY OF TECHNOLOGY
2015年
3期
19-25
,共7页
朱昶胜%贾金芳%冯力%肖荣振%王永贤
硃昶勝%賈金芳%馮力%肖榮振%王永賢
주창성%가금방%풍력%초영진%왕영현
相场方法%枝晶生长%流动%GPU
相場方法%枝晶生長%流動%GPU
상장방법%지정생장%류동%GPU
phase-field method%dendrite growth%flow%GPU
将自适应压力迭代法修正的Sola算法与相场模型相结合,建立过冷熔体在强迫流动状态下枝晶生长的Sola-相场模型.针对传统方法求解多场耦合相场模型时存在的计算量大,计算时间长,计算效率低等问题,提出基于CUDA+ GPU软硬件体系结构的高性能计算方法.以高纯丁二腈(SCN)过冷熔体为例,在CPU+GPU异构平台上实现了存在流动时凝固微观组织演化过程的并行求解,并对基于CPU+GPU平台与CPU平台的计算结果及计算效率进行比较.结果表明,当计算规模达裂百万量级时,与CPU平台上的串行算法相比,在CPU+GPU异构平台上达到了24.39倍的加速比,大大提高计算效率,并得到与串行计算相一致的结果.
將自適應壓力迭代法脩正的Sola算法與相場模型相結閤,建立過冷鎔體在彊迫流動狀態下枝晶生長的Sola-相場模型.針對傳統方法求解多場耦閤相場模型時存在的計算量大,計算時間長,計算效率低等問題,提齣基于CUDA+ GPU軟硬件體繫結構的高性能計算方法.以高純丁二腈(SCN)過冷鎔體為例,在CPU+GPU異構平檯上實現瞭存在流動時凝固微觀組織縯化過程的併行求解,併對基于CPU+GPU平檯與CPU平檯的計算結果及計算效率進行比較.結果錶明,噹計算規模達裂百萬量級時,與CPU平檯上的串行算法相比,在CPU+GPU異構平檯上達到瞭24.39倍的加速比,大大提高計算效率,併得到與串行計算相一緻的結果.
장자괄응압력질대법수정적Sola산법여상장모형상결합,건립과랭용체재강박류동상태하지정생장적Sola-상장모형.침대전통방법구해다장우합상장모형시존재적계산량대,계산시간장,계산효솔저등문제,제출기우CUDA+ GPU연경건체계결구적고성능계산방법.이고순정이정(SCN)과랭용체위례,재CPU+GPU이구평태상실현료존재류동시응고미관조직연화과정적병행구해,병대기우CPU+GPU평태여CPU평태적계산결과급계산효솔진행비교.결과표명,당계산규모체렬백만량급시,여CPU평태상적천행산법상비,재CPU+GPU이구평태상체도료24.39배적가속비,대대제고계산효솔,병득도여천행계산상일치적결과.
