面向SPH流体模拟的异构并行计算方法

发布时间：2017-12-26 01:00

  本文关键词：面向SPH流体模拟的异构并行计算方法　出处：《华东师范大学》2017年硕士论文　论文类型：学位论文

  更多相关文章： 光滑粒子动力学(SPH) 计算流体力学(CFD) 流体模拟 异构计算 固定半径内的邻居问题 GPU性能分析模型 GPGPU架构

【摘要】：近几年来,基于光滑粒子动力学方法(SPH,Smooth Particle Hydrodynamics)的流体模拟方法越来越受到关注并在很多领域中被研究和使用。在绝大多数SPH方法的相关应用中,人们总是希望能够利用更多以及更高密度的粒子来满足更大规模和更高精度场景的模拟需求,但由此会带来更大的计算量。尽管如今该方法已经在通用图形处理器(GPGPU,General-Purpose Computing on Graphics Processing Units)上得到了实现并获得了显著的加速,但是现有的SPH方法的GPGPU实现没有能够充分挖掘出GPGPU的潜能,从而无法进一步满足人们对SPH方法的计算需求。在基于GPGPU共享内存的SPH方法实现中往往会出现大量闲置线程。本文将首先提出一个针对该问题而开发的CPU-GPU异构并行计算框架。该框架让CPU协助GPU去处理那些相对不适合GPU去处理的计算,从而提升系统的整体性能。为了让不同的处理器获得最适合它们的任务与任务量的同时又能最大限度地隐藏了处理器间通信的开销,该框架包含了针对GPGPU共享内存实现的计算特征而设计的CPU-GPU任务分配、负载均衡策略与数据交互方法。该方法最终能够达到预期的性能提升。由于缺乏对GPGPU架构的深入了解,现有SPH方法在GPGPU上的实现没有能够充分利用GPGPU强大的计算能力。本文提出了一个完全针对GPGPU架构和SPH方法而设计的并行计算方法。该方法包含了一套新的任务分配方法和粒子交互方法。新任务分配方法完全在GPGPU上实现。在能够高效地为线程分配任务的同时,其改进的分配规则能显著增加粒子交互阶段时的L2 cache命中率。新粒子交互方法则融合了 GPGPU中各级内存与线程的特性。该方法可以以最少内存访问开销获取更多的数据,并让线程间能够以更加高效的方式互相协作。该方法能得到和主流方法相比60%的性能提升。本文还将提出一套针对SPH方法的GPGPU实现而设计的性能分析模型。该模型通过对现有SPH方法的GPGPU实现进行建模,并融合了高性能计算领域最先进的GPGPU程序性能分析方法所开发而来的。本文将利用这套模型,对现有的SPH方法的GPGPU实现与本文提出的新的GPGPU并行方法进行理论上的对比与分析,阐述了各个实现的性能瓶颈以及性能差异产生的根本原因,从而从理论上证明本文方法的优越性。
【学位授予单位】：华东师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：O35;TP338.6

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本文编号：1335147