基于FMM-PM方法的宇宙N体模拟在GPU上的实现和优化

发布时间：2024-10-04 18:48

　　 【目的】本文在多GPU平台上,对基于快速多极子方法(FMM)和粒子网格方法(PM)的天文N体模拟软件PHoToNs的核心函数进行CUDA加速实现和性能优化。【方法】主要优化方法包括算法的参数优化、页锁定内存和CUDA流优化、混合精度和快速数学库优化等。【结果】优化后的短程力相互作用核心函数在Titan V的GPU平台上采用4张GPU卡的计算速度相对采用4个Intel Xeon CPU核提高了约410倍。【结论】本文的优化技术可为其它高性能GPU异构平台上的进一步算法研究和超大规模天文N体模拟提供支撑。

【文章页数】：10 页

【文章目录】：
引言
1 FMM-PM算法原理
    1.1 快速多极子方法
    1.2 粒子网格方法
    1.3 FMM-PM耦合方法
2 FMM在GPU上的实现
3 FMM在GPU上的性能优化
    3.1 核心函数的参数优化
    3.2 页锁定内存优化和CUDA流优化
    3.3 混合精度和快速数学库优化
4 数值结果
5 结论与展望
利益冲突声明



本文编号：4007027