基于GPU的离子推进器羽流PIC/MCC模拟研究

发布时间：2024-12-22 06:04

　　传统的化学推进器已不能满足人们对深空探测的需求,电推进器相比化学推进器具有质量低、比冲高和可重复启动等特点而得到了广泛的应用,其中离子推进器相较于其它类型的电推进器比冲更高,是一种有发展潜力且被各国重点研发的电推进器。离子推进器工作时会产生羽流,羽流中的慢速交换电荷离子会回流到航天器表面造成污染。国内外的科研人员采用了多种方法对羽流污染特性进行了研究,其中数值模拟方法是应用越来越多且有发展潜力的一种研究手段。目前数值模拟方法主要有PIC-DSMC和PIC/MCC两种方法,但这两种方法计算负担重且效率低下,如何提高数值模拟效率成为了亟待解决的问题,而GPU加速是目前热点的解决途径。本论文是建立在电子科技大学计算机仿真技术实验室已开发的串行离子推进器羽流PIC/MCC模拟程序基础上,对串行羽流程序实施了GPU并行加速,验证了并行工作的正确性,并将其应用于羽流的物理特性研究中。本文主要创新与工作如下:1.概述了离子推进器羽流研究的背景与意义,指出数值模拟方法是研究羽流的主要方法;列举了国内外数值模拟研究羽流的动态,并针对离子推进器羽流数值模拟研究效率低下的现状,提出了基于GPU数值模拟研究的重...

【文章页数】：66 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图2-1CPU和GPU逻辑架构

图形处理器GPU最开始是专注于图形像素渲染的工作，而图形像素渲染高的并行性，GPU的最初设计充分利用了这一个特性，使得其发展成为程、高度并行的多核处理器[26]。设计者将GPU的更多晶体管用于计算，CPU那样用于逻辑控制单元和大量缓存单元来提高其少量计算单元的执7]....

图2-2NVIDIAGPU和IntelCPU每秒浮点计算对比图

第二章GPU体系架构与CUDA并行计算随着GPU的不断发展，我们可以通过增加GPU的并行处理单元和存储控制单元的方法来进一步提升其计算处理能力和访问的存储带宽。目前，其计算能力和存储带宽已远超同时代的CPU，如图2-2[29]和图2-3[29]所示的是截止到....

图2-3NVIDIAGPU和IntelCPU内存带宽对比

和存储带宽已远超同时代的CPU，如图2-2[29]和图2-3[29]所示的是截止到2015年IntelCPU和NVIDIAGPU每秒浮点计算对比情况和内存带宽对比情况。图2-2NVIDIAGPU和IntelCPU每秒浮点计算对比图[29]

图2-4SM内部组成结构

那么就可以实现数千个线程的并发执行。]展示的是一个SM内部组成结构图，其具体的内部构而定。为了方便管理和执行线程，SM内存采用gleInstructionMultipleThread,SIMT）的独特架构。划分为一组，并且这些线程之间的编号是连续递增束（warp），....

本文编号：4019556