【摘要】：近年來,隨著計算機(jī)技術(shù)和氣體潤滑技術(shù)的迅速發(fā)展,該領(lǐng)域所研究的問題不斷擴(kuò)展和深化,使得目前計算機(jī)的單機(jī)性能已經(jīng)無法滿足計算需求,采用并行方法求解這類問題顯得尤為重要。為了探究GPU并行算法的實(shí)現(xiàn)原理,本文先對GPU的基本結(jié)構(gòu)和特性進(jìn)行研究,分析了CFD程序在GPU上的實(shí)現(xiàn)過程和執(zhí)行方式,并設(shè)計了一套求解N-S方程的GPU并行算法。針對該算法,利用CUDA技術(shù)實(shí)現(xiàn)超音速平板流動算例的GPU并行計算,以此來驗(yàn)證算法的可行性和正確性,并對流場的計算結(jié)果和程序加速比進(jìn)行探討。在GPU并行算法成功實(shí)現(xiàn)的基礎(chǔ)上,本文對氣體靜壓潤滑流場的串行程序進(jìn)行重構(gòu),實(shí)現(xiàn)流場的GPU并行計算,通過雷諾方程驗(yàn)證了GPU并行程序的正確性,并對流場的計算結(jié)果進(jìn)行詳細(xì)分析。此外,通過幾種優(yōu)化方法,實(shí)現(xiàn)了GPU并行計算程序的性能優(yōu)化,文中主要采用的優(yōu)化方法有:對GPU中全局存儲器和共享存儲器的訪問優(yōu)化、對主機(jī)與設(shè)備間數(shù)據(jù)傳輸?shù)膬?yōu)化以及對GPU指令集的優(yōu)化。本文主要設(shè)計了一套適用于CFD計算程序的GPU并行算法,應(yīng)用該算法分別求解了超音速平板流動算例和氣體靜壓潤滑流場計算程序,并通過幾種優(yōu)化方法,對GPU并行程序進(jìn)行性能優(yōu)化。結(jié)果表明:GPU的計算速度明顯比CPU要快;GPU與CPU的計算結(jié)果偏差較小,幾乎可以忽略,在精度要求不是特別嚴(yán)格的情況下,完全可以采用GPU代替CPU進(jìn)行數(shù)值計算;N-S方程的計算結(jié)果捕捉到雷諾方程無法計算得出的溫度現(xiàn)象;在所有優(yōu)化方法中,對GPU存儲器的訪問方式進(jìn)行優(yōu)化,屬于較高層次的優(yōu)化方法,取得的優(yōu)化效果較為明顯,其他幾種屬于較低層次的優(yōu)化方法,取得的優(yōu)化效果比較有限。
【學(xué)位授予單位】：西安工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：O35;TP332
【圖文】：

re）的圖形處理單元（Graphic Process Unit，簡稱 GPU）方向[4]。因特爾（intel）公司自主研發(fā)的酷睿（Core）系列處理器，其最i9-9900K 處理器[5]，內(nèi)核時鐘頻率已經(jīng)達(dá)到了 3.6GHz，但是受能耗在現(xiàn)有架構(gòu)上單核心 CPU 的時鐘頻率已經(jīng)很難提高，該 CPU 的 所示。

同時期 CPU 與 GPU 單精度浮點(diǎn)數(shù)理論計算峰值對比圖[8]，圖終高于 CPU，2016 年兩者的計算差距甚至達(dá)到了一個數(shù)量級因是兩者的架構(gòu)完全不同，GPU 所擁有的計算核心數(shù)遠(yuǎn)多于

達(dá)（NVIDIA）公司 2017 年年中發(fā)布的旗艦級計算顯卡 Tesla V達(dá)到了 5120 個，單精度浮點(diǎn)數(shù)理論計算峰值為每秒 14 萬億次（圖 1.3 所示。與上文提到的 intel Core i9 系列 CPU 相比，無論是點(diǎn)運(yùn)算能力，都有較大差距。

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本文編號：2756081