【摘要】：為了解決FTM(Front Tracking Method)算法在計算機中計算耗時長的問題,利用CUDA(Compute Unified Device Architecture)來實現(xiàn)FTM算法在GPU中的并行計算。結合GPU并行計算架構的特性以及FTM算法的特點,本文通過共享內存的引入、線程塊劃分和線程塊共享內存邊界元素的納入、迭代方法的改進和迭代過程中存儲結構的變換等方法,提出了將FTM算法中的網格計算以及界面標記點處理方法在GPU中的實現(xiàn)方式。最后,通過模擬單氣泡在靜止液體中的自由上升運動,驗證了FTM在GPU中計算的可行性與計算效率的提升。
[Abstract]:In order to solve the problem that FTM (Front Tracking Method) algorithm takes a long time to compute in computer, CUDA (Compute Unified Device Architecture) is used to realize the parallel computation of FTM algorithm in GPU. Combined with the characteristics of GPU parallel computing architecture and FTM algorithm, this paper introduces the shared memory, the partition of thread blocks and the inclusion of shared memory boundary elements of thread blocks. The improvement of the iterative method and the transformation of the storage structure in the iterative process are presented. The implementation of the grid computing and the interface marking point processing method in the FTM algorithm in GPU is proposed. Finally, by simulating the free rising motion of single bubble in static liquid, the feasibility of FTM calculation in GPU and the improvement of calculation efficiency are verified.
【作者單位】： 南昌大學機電工程學院;
【基金】：國家自然科學基金(11562011) 江西省自然科學基金(20151BAB202002)資助項目
【分類號】：TP332

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