傳統(tǒng)的化學(xué)推進(jìn)器已不能滿(mǎn)足人們對(duì)深空探測(cè)的需求,電推進(jìn)器相比化學(xué)推進(jìn)器具有質(zhì)量低、比沖高和可重復(fù)啟動(dòng)等特點(diǎn)而得到了廣泛的應(yīng)用,其中離子推進(jìn)器相較于其它類(lèi)型的電推進(jìn)器比沖更高,是一種有發(fā)展?jié)摿η冶桓鲊?guó)重點(diǎn)研發(fā)的電推進(jìn)器。離子推進(jìn)器工作時(shí)會(huì)產(chǎn)生羽流,羽流中的慢速交換電荷離子會(huì)回流到航天器表面造成污染。國(guó)內(nèi)外的科研人員采用了多種方法對(duì)羽流污染特性進(jìn)行了研究,其中數(shù)值模擬方法是應(yīng)用越來(lái)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(jì)算負(fù)擔(dān)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(wèn)題,而GPU加速是目前熱點(diǎn)的解決途徑。本論文是建立在電子科技大學(xué)計(jì)算機(jī)仿真技術(shù)實(shí)驗(yàn)室已開(kāi)發(fā)的串行離子推進(jìn)器羽流PIC/MCC模擬程序基礎(chǔ)上,對(duì)串行羽流程序?qū)嵤┝薌PU并行加速,驗(yàn)證了并行工作的正確性,并將其應(yīng)用于羽流的物理特性研究中。本文主要?jiǎng)?chuàng)新與工作如下:1.概述了離子推進(jìn)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(guó)內(nèi)外數(shù)值模擬研究羽流的動(dòng)態(tài),并針對(duì)離子推進(jìn)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(yè)數(shù)】：66 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖2-1CPU和GPU邏輯架構(gòu)

圖形處理器GPU最開(kāi)始是專(zhuān)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(shè)計(jì)充分利用了這一個(gè)特性，使得其發(fā)展成為程、高度并行的多核處理器[26]。設(shè)計(jì)者將GPU的更多晶體管用于計(jì)算，CPU那樣用于邏輯控制單元和大量緩存單元來(lái)提高其少量計(jì)算單元的執(zhí)7]....

圖2-2NVIDIAGPU和IntelCPU每秒浮點(diǎn)計(jì)算對(duì)比圖

第二章GPU體系架構(gòu)與CUDA并行計(jì)算隨著GPU的不斷發(fā)展，我們可以通過(guò)增加GPU的并行處理單元和存儲(chǔ)控制單元的方法來(lái)進(jìn)一步提升其計(jì)算處理能力和訪問(wèn)的存儲(chǔ)帶寬。目前，其計(jì)算能力和存儲(chǔ)帶寬已遠(yuǎn)超同時(shí)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(nèi)存帶寬對(duì)比

和存儲(chǔ)帶寬已遠(yuǎn)超同時(shí)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(diǎn)計(jì)算對(duì)比情況和內(nèi)存帶寬對(duì)比情況。圖2-2NVIDIAGPU和IntelCPU每秒浮點(diǎn)計(jì)算對(duì)比圖[29]

圖2-4SM內(nèi)部組成結(jié)構(gòu)

那么就可以實(shí)現(xiàn)數(shù)千個(gè)線程的并發(fā)執(zhí)行。]展示的是一個(gè)SM內(nèi)部組成結(jié)構(gòu)圖，其具體的內(nèi)部構(gòu)而定。為了方便管理和執(zhí)行線程，SM內(nèi)存采用gleInstructionMultipleThread,SIMT）的獨(dú)特架構(gòu)。劃分為一組，并且這些線程之間的編號(hào)是連續(xù)遞增束（warp），....

本文編號(hào)：4019556