基于FTM算法的GPU加速

发布时间：2018-07-27 16:10

【摘要】：为了解决FTM(Front Tracking Method)算法在计算机中计算耗时长的问题,利用CUDA(Compute Unified Device Architecture)来实现FTM算法在GPU中的并行计算。结合GPU并行计算架构的特性以及FTM算法的特点,本文通过共享内存的引入、线程块划分和线程块共享内存边界元素的纳入、迭代方法的改进和迭代过程中存储结构的变换等方法,提出了将FTM算法中的网格计算以及界面标记点处理方法在GPU中的实现方式。最后,通过模拟单气泡在静止液体中的自由上升运动,验证了FTM在GPU中计算的可行性与计算效率的提升。
[Abstract]:In order to solve the problem that FTM (Front Tracking Method) algorithm takes a long time to compute in computer, CUDA (Compute Unified Device Architecture) is used to realize the parallel computation of FTM algorithm in GPU. Combined with the characteristics of GPU parallel computing architecture and FTM algorithm, this paper introduces the shared memory, the partition of thread blocks and the inclusion of shared memory boundary elements of thread blocks. The improvement of the iterative method and the transformation of the storage structure in the iterative process are presented. The implementation of the grid computing and the interface marking point processing method in the FTM algorithm in GPU is proposed. Finally, by simulating the free rising motion of single bubble in static liquid, the feasibility of FTM calculation in GPU and the improvement of calculation efficiency are verified.
【作者单位】： 南昌大学机电工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(11562011) 江西省自然科学基金(20151BAB202002)资助项目
【分类号】：TP332

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