傳統(tǒng)的化學推進器已不能滿足人們對深空探測的需求,電推進器相比化學推進器具有質量低、比沖高和可重復啟動等特點而得到了廣泛的應用,其中離子推進器相較于其它類型的電推進器比沖更高,是一種有發(fā)展?jié)摿η冶桓鲊攸c研發(fā)的電推進器。離子推進器工作時會產生羽流,羽流中的慢速交換電荷離子會回流到航天器表面造成污染。國內外的科研人員采用了多種方法對羽流污染特性進行了研究,其中數(shù)值模擬方法是應用越來越多且有發(fā)展?jié)摿Φ囊环N研究手段。目前數(shù)值模擬方法主要有PIC-DSMC和PIC/MCC兩種方法,但這兩種方法計算負擔重且效率低下,如何提高數(shù)值模擬效率成為了亟待解決的問題,而GPU加速是目前熱點的解決途徑。本論文是建立在電子科技大學計算機仿真技術實驗室已開發(fā)的串行離子推進器羽流PIC/MCC模擬程序基礎上,對串行羽流程序實施了GPU并行加速,驗證了并行工作的正確性,并將其應用于羽流的物理特性研究中。本文主要創(chuàng)新與工作如下:1.概述了離子推進器羽流研究的背景與意義,指出數(shù)值模擬方法是研究羽流的主要方法;列舉了國內外數(shù)值模擬研究羽流的動態(tài),并針對離子推進器羽流數(shù)值模擬研究效率低下的現(xiàn)狀,提出了基于GPU數(shù)值模擬研究的重...

【文章頁數(shù)】：66 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖2-1CPU和GPU邏輯架構

圖形處理器GPU最開始是專注于圖形像素渲染的工作，而圖形像素渲染高的并行性，GPU的最初設計充分利用了這一個特性，使得其發(fā)展成為程、高度并行的多核處理器[26]。設計者將GPU的更多晶體管用于計算，CPU那樣用于邏輯控制單元和大量緩存單元來提高其少量計算單元的執(zhí)7]....

圖2-2NVIDIAGPU和IntelCPU每秒浮點計算對比圖

第二章GPU體系架構與CUDA并行計算隨著GPU的不斷發(fā)展，我們可以通過增加GPU的并行處理單元和存儲控制單元的方法來進一步提升其計算處理能力和訪問的存儲帶寬。目前，其計算能力和存儲帶寬已遠超同時代的CPU，如圖2-2[29]和圖2-3[29]所示的是截止到....

圖2-3NVIDIAGPU和IntelCPU內存帶寬對比

和存儲帶寬已遠超同時代的CPU，如圖2-2[29]和圖2-3[29]所示的是截止到2015年IntelCPU和NVIDIAGPU每秒浮點計算對比情況和內存帶寬對比情況。圖2-2NVIDIAGPU和IntelCPU每秒浮點計算對比圖[29]

圖2-4SM內部組成結構

那么就可以實現(xiàn)數(shù)千個線程的并發(fā)執(zhí)行。]展示的是一個SM內部組成結構圖，其具體的內部構而定。為了方便管理和執(zhí)行線程，SM內存采用gleInstructionMultipleThread,SIMT）的獨特架構。劃分為一組，并且這些線程之間的編號是連續(xù)遞增束（warp），....

本文編號：4019556