多图形处理器上Lattice-Boltzmann方法的加速

被引：2

作者：

吴亮 ^{[1
]}

钟诚文 ^{[1
,2
]}

郑彦奎 ^{[1
]}

刘沙 ^{[2
]}

卓丛山 ^{[2
]}

陈效鹏 ^{[3
]}

机构：

[1] 西北工业大学高性能计算研究与发展中心

[2] 西北工业大学翼型、叶栅空气动力学国防科技重点实验室

[3] 西北工业大学力学与土木建筑学院

来源：

计算机辅助设计与图形学学报 | 2010年 / 22卷 / 11期

关键词：

CUDA; 多线程技术; Lattice Boltzmann方法; 多图形处理器; 信号量; 并行计算;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP332 [运算器和控制器（CPU）];

学科分类号：

081201 ;

摘要：

为了提高计算流体领域中复杂流动现象模拟计算的高效性和准确性,充分利用图形硬件的并行性,提出一种在单机多图形处理器下基于CUDA架构的Lattice Boltzmann方法(LBM)的模拟算法.采用区域划分策略将域上的LBM网格平均分配到不同的GPU设备上,在分区边界处搭接一层网格以方便计算该处网格的迁移过程,减少GPU间的通信量,并合理地利用CUDA存储层次架构中的全局内存和纹理内存为计算网格分配设备空间;采用多线程技术,用每个线程控制不同的GPU设备,同时引入线程同步机制信号量实现线程间的数据通信同步控制,按照LBM方程组的求解过程实现模拟计算.实验结果表明,双GPU将计算加速到单GPU的1.77倍左右,同时将流场计算网格规模从单GPU下的4160×4160扩大到双GPU下的6144×6144.

引用

页码：1932 / 1939

页数：8

共 3 条

[1] 基于GPGPU的Lattice-Boltzmann数值模拟算法 [J].