基于GPU加速的Boussinesq類(lèi)波浪傳播變形數(shù)值模型
發(fā)布時(shí)間:2024-02-22 13:06
Boussinesq波浪模型是一類(lèi)相位解析模型,在時(shí)域內(nèi)求解需要較高的空間和時(shí)間分辨率以保證計(jì)算精度。為提高計(jì)算效率,有必要針對(duì)該類(lèi)模型開(kāi)展并行算法的研究。與傳統(tǒng)的中央處理器(CPU)相比,圖形處理器(GPU)有大量的運(yùn)算器,可顯著提高計(jì)算效率;诮y(tǒng)一計(jì)算設(shè)備架構(gòu)CUDA C語(yǔ)言和圖形處理器,實(shí)現(xiàn)了Boussinesq模型的并行運(yùn)算。將本模型的計(jì)算結(jié)果同CPU數(shù)值模擬結(jié)果和解析解相比較,發(fā)現(xiàn)得到的結(jié)果基本一致。同時(shí)也比較了CPU端與GPU端的計(jì)算效率,結(jié)果表明,GPU數(shù)值模型的計(jì)算效率有明顯提升,并且伴隨數(shù)值網(wǎng)格的增多,提升效果更為明顯。
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【部分圖文】:
本文編號(hào):3906797
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圖1CUDA編程模型
由于GPU無(wú)法直接讀寫(xiě)內(nèi)存中的數(shù)據(jù),因此在核函數(shù)運(yùn)行先需要初始化數(shù)據(jù)并將其由主機(jī)端傳遞到設(shè)備端的全局存儲(chǔ)器中;之后,各個(gè)線程塊會(huì)分配到不同的GPU大核(StreamingMultiprocessors,簡(jiǎn)稱SM)上,線程塊上的不同線程交給GPU大核上不同的CUDA核心(Stre....
圖2數(shù)值模型計(jì)算流程
圖1CUDA編程模型3數(shù)值驗(yàn)證
圖3孤立波傳播過(guò)程中不同時(shí)刻自由表面
在本工況中,x方向計(jì)算域長(zhǎng)度為409.6m,靜水水深h0為1.0m,在計(jì)算域內(nèi)給出孤立波解析解作為初始條件,波高H=0.6m,孤立波從計(jì)算域的左側(cè)向右側(cè)傳播,初始時(shí)刻波峰位于x0=25m處,網(wǎng)格尺寸Δx=0.2m,忽略底摩擦的影響,且計(jì)算域邊界處均采用固壁邊界條件。圖3....
圖4t=80s時(shí)數(shù)值模擬結(jié)果與解析解的對(duì)比
圖3孤立波傳播過(guò)程中不同時(shí)刻自由表面3.2規(guī)則波在潛堤海床上的傳播
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