發(fā)布時(shí)間：2018-05-05 13:47

  本文選題：光滑粒子動(dòng)力學(xué) + 流體運(yùn)動(dòng)�。� 參考：《上海交通大學(xué)》2013年碩士論文

【摘要】：流體運(yùn)動(dòng)現(xiàn)象是周圍環(huán)境的一個(gè)重要組成部分，對該現(xiàn)象在計(jì)算機(jī)上快速的模擬仿真,是航空航天、海洋船舶等許多行業(yè)領(lǐng)域所迫切需要的。目前對混合介質(zhì)的流體運(yùn)動(dòng)模擬較為理想的方法是光滑粒子動(dòng)力學(xué)(SPH)方法，它是一種無網(wǎng)格的純Lagrange方法，以粒子理論為基礎(chǔ)，通過計(jì)算整合各個(gè)粒子的狀態(tài)來得到整個(gè)流場運(yùn)動(dòng)的規(guī)律。但是該方法在實(shí)際應(yīng)用時(shí)需要用到大量的計(jì)算，以至于模擬速度緩慢。至今為止，已有一些在SPH并行方法上的研究成果，但大部分實(shí)現(xiàn)模型過于簡化或者僅將部分算法移植到GPU上實(shí)現(xiàn)，未能充分利用GPU的計(jì)算能力。 本文首先對SPH方法的串行程序代碼做了詳細(xì)分析，了解該算法的具體流程。同時(shí)對算法中的兩個(gè)關(guān)鍵步驟（相鄰粒子對構(gòu)建以及粒子屬性值計(jì)算）做了深入研究，歸納整合出了具體的執(zhí)行過程。然后通過對串行代碼的熱點(diǎn)分析，找到程序性能瓶頸所在,尋找方法加以改善。為充分利用GPU眾核架構(gòu)強(qiáng)大的計(jì)算能力，作者對SPH的并行算法的實(shí)現(xiàn)主要做了如下幾點(diǎn)貢獻(xiàn)： 將SPH算法的整體過程，包括相鄰粒子對構(gòu)建以及粒子物理屬性值計(jì)算，移植到GPU眾核架構(gòu)上實(shí)現(xiàn) 在相鄰粒子對存儲過程中，利用對存儲空間下標(biāo)的原子操作，代替使用臨界區(qū)鎖定整個(gè)存儲空間，實(shí)現(xiàn)存儲器的寫并行，加快模擬速度。 在粒子屬性值計(jì)算過程中，利用共享存儲器作為中間變量減少對全局存儲器的訪問次數(shù)，，加速計(jì)算過程。 利用不同線程維度，以及對GPU資源使用的分析找到最合適的并行粒度，取得最佳性能。 在本文實(shí)驗(yàn)中，我們使用CUDA作為GPU的編程語言。在性能測試對比實(shí)驗(yàn)中，分別使用NVIDIA Tesla C2050以及NVIDIA Tesla K20分別作為GPU硬件設(shè)備，進(jìn)行并行算法性能測試，使用Intel至強(qiáng)CPU W3520進(jìn)行串行算法的性能測試。將并行程序的性能與串行程序作對比得到加，使用C2050GPU單卡加速可以取得相對于串行程序8倍的加速比，而使用K20GPU顯卡可以取得20倍的加速比。
[Abstract]:The phenomenon of fluid motion is an important part of the surrounding environment. The rapid simulation of the phenomenon on the computer is urgently needed in many fields, such as aerospace, ocean and ship. At present, the ideal method for fluid motion simulation in mixed media is smooth particle dynamics (SPH) method, which is a meshless pure Lagrange method based on particle theory. The motion of the whole flow field is obtained by calculating the state of the integrated particles. However, this method needs a lot of calculation in practical application, so the simulation speed is slow. Up to now, there have been some research results on SPH parallel methods, but most of the implementation models are too simplified or only some algorithms are transplanted to GPU, so they can not make full use of the computing power of GPU. In this paper, the serial program code of SPH method is analyzed in detail, and the flow of the algorithm is understood. At the same time, the two key steps in the algorithm (the construction of adjacent particle pairs and the calculation of particle attribute values) are deeply studied, and the concrete execution process is summarized and integrated. Then, by analyzing the hot spot of serial code, we find the bottleneck of program performance and find ways to improve it. In order to make full use of the powerful computing power of the GPU multi-core architecture, the author has made the following contributions to the implementation of the parallel algorithm of SPH: The whole process of SPH algorithm, including the construction of adjacent particle pairs and the calculation of particle physical attribute values, is transplanted to the GPU multi-kernel architecture. In the storage procedure of adjacent particle pairs, the atomic operation of subscript to storage space is used instead of locking the entire storage space in the critical region to realize the memory write parallelism and speed up the simulation. In the process of calculating the particle attribute value, the shared memory is used as the intermediate variable to reduce the number of visits to the global memory, and the calculation process is accelerated. Using different thread dimensions and analyzing the usage of GPU resources, the most suitable parallel granularity is found and the best performance is obtained. In our experiment, we use CUDA as the programming language of GPU. In the performance test contrast experiment, NVIDIA Tesla C2050 and NVIDIA Tesla K20 are used as GPU hardware devices to test the performance of parallel algorithm, and Intel to strong CPU W3520 are used to test the performance of serial algorithm. By comparing the performance of parallel program with serial program, the speedup ratio of 8 times that of serial program can be obtained by using C2050GPU single card acceleration, and 20 times speed ratio can be obtained by using K20GPU graphics card.
【學(xué)位授予單位】：上海交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號】：TP338.6

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本文編號：1847928