GPU并行优化技术在水利计算中的应用综述

被引：11

作者：

覃金帛 ^{[1
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曾志强 ^{[1
,2
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梁藉 ^{[1
]}

杨明祥 ^{[2
]}

张健 ^{[1
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机构：

[1] 华中科技大学水电与数字化工程学院

[2] 中国水利水电科学研究院流域水循环模拟与调控国家重点实验室

来源：

计算机工程与应用 | 2018年 / 54卷 / 03期

基金：

国家重点研发计划;

关键词：

水利计算; GPU; 并行计算; 水动力模拟; 智慧水务; 深度学习; 大数据;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP338.6 [并行计算机]; TV222.2 [计算技术];

学科分类号：

081201 ; 081503 ;

摘要：

水利计算是水利规划、设计以及运行的基础,提高水利计算的效率对水利信息化和水资源管理具有重要实践意义。通过技术对比发现,GPU(Graphics Processing Unit)并行优化技术是性价比较高的提速策略。系统概述了GPU并行优化技术在水利计算中的应用进展;简要介绍了当前应用较多的几种并行技术;建设性提出了该项技术在水库调度、中长期水文预报和水文模型计算中的应用前景和优势;详细总结了应用该项技术的一般方法,为技术推广提供指导。最后从学科发展和应用需求的角度,有针对性的提出了技术应用难点和今后发展趋势,以期为GPU并行优化技术在水利计算中的应用提供借鉴。

引用

页码：23 / 29+63 +63

页数：8

共 52 条

[31] 基于并行遗传算法的新安江模型参数优化率定方法 [J].