激光間接驅(qū)動(dòng)慣性約束聚變（ICF）是實(shí)現(xiàn)受控?zé)岷司圩兊闹匾椒ㄖ�，已成為各個(gè)國家的重點(diǎn)研究領(lǐng)域。數(shù)值模擬慣性約束聚變的實(shí)驗(yàn)過程，可以提高實(shí)驗(yàn)效率。間接驅(qū)動(dòng)輻射對(duì)稱性是判斷實(shí)驗(yàn)過程中內(nèi)爆點(diǎn)火是否成功的一個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)。為滿足對(duì)稱性分析中更高的精度要求，需要對(duì)靶表面進(jìn)行密集的網(wǎng)格劃分，從而導(dǎo)致數(shù)值模擬過程耗時(shí)較長。本文對(duì)如何準(zhǔn)確、高效地實(shí)現(xiàn)激光間接驅(qū)動(dòng)輻射對(duì)稱性分析進(jìn)行了研究。對(duì)稱性分析需先對(duì)靶表面進(jìn)行網(wǎng)格離散，然后建立能量平衡模型進(jìn)行求解。為了達(dá)到較高的計(jì)算精度，網(wǎng)格劃分往往較為密集，從而導(dǎo)致能量平衡模型規(guī)模巨大，CPU串行求解耗時(shí)較長。針對(duì)這一問題，本文提出了CUDA架構(gòu)下的雅克比迭代并行算法，通過網(wǎng)格單元輻射能流的雅克比迭代求解過程到GPU各運(yùn)算線程的映射，實(shí)現(xiàn)了能量平衡模型的高效求解。同時(shí)，在能量平衡模型構(gòu)建過程中，視角因子的計(jì)算次數(shù)較多，利用GPU多處理器的協(xié)同求解技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了視角因子的快速計(jì)算，加速了模型的構(gòu)建。為了驗(yàn)證并行算法的效率和準(zhǔn)確性，選擇了幾個(gè)典型的神光裝置靶模型案例進(jìn)行分析。通過與CPU計(jì)算結(jié)果對(duì)比，當(dāng)網(wǎng)格離散規(guī)模達(dá)到106時(shí)，加速比高達(dá)1000以上，同時(shí)，GPU相對(duì)... 

【文章來源】：華中科技大學(xué)湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：62 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

ICF輻射驅(qū)動(dòng)示意圖

圖 1-2 不同靶腔長度下內(nèi)爆對(duì)稱性調(diào)節(jié)示意圖激光間接驅(qū)動(dòng)靶丸內(nèi)爆是一個(gè)復(fù)雜的物理過程，輻射對(duì)稱性更好的理解激光輻照過程，挖掘和解釋實(shí)驗(yàn)規(guī)律，為點(diǎn)火實(shí)經(jīng)過多年研究，形成了大規(guī)模數(shù)值模擬軟件包 LARED，其靶腔耦合輻射）、LARED-S（模擬壓縮氘氚靶丸的熱核反了很好的作用。數(shù)值模擬軟件包都是針對(duì)內(nèi)爆復(fù)雜物理過程中某個(gè)特定的程化，無法系統(tǒng)地分析研究；而且，這些軟件包雖然能得到接可視化，交互性能很差，這就不方便科研人員直接對(duì)實(shí)驗(yàn)性收到了較大的影響。激光簡介驅(qū)動(dòng) ICF 靶丸內(nèi)爆點(diǎn)火過程中，一個(gè)關(guān)鍵的問題就分析 X 射線輻射均勻性。對(duì)靶腔和靶丸之間的輻射能量交前使用較為成熟且簡單有效的方法。視角因子的物理含義是的能量中能夠直接到達(dá)另一個(gè)表面的份額，反映了相互輻射

一計(jì)算設(shè)備架構(gòu))。CUDA 架構(gòu)與以往 GPU 架構(gòu)相比，有兩項(xiàng)顯著的改進(jìn)：（1）采用了統(tǒng)一的處理架構(gòu)，使得通用計(jì)算的程序能夠?qū)π酒系拿總�(gè)算數(shù)邏輯單元（ArithmeticLogic Unit，ALU）進(jìn)行排列，并保證了這些 ALU 滿足單精度浮點(diǎn)數(shù)學(xué)運(yùn)算的需求；（2）引入了共享存儲(chǔ)器，支持讀寫和線程間通信。此外，開發(fā)人員不需要借助圖形學(xué) API，可采用類 C 語言進(jìn)行開發(fā)。CUDA 架構(gòu)的這些功能使得 GPU 不僅能執(zhí)行傳統(tǒng)的圖形計(jì)算，還能高效地執(zhí)行通用計(jì)算。近年來，GPU 更注重于計(jì)算密集、高并行性的圖形顯示，設(shè)計(jì)目標(biāo)是大規(guī)模數(shù)據(jù)吞吐量及其并行計(jì)算[26]。而 CPU 則需要兼顧數(shù)據(jù)計(jì)算、邏輯運(yùn)算以及計(jì)算任務(wù)和資源調(diào)配等工作。這決定了 GPU 的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)不同于 CPU，如圖 1-3 所示，GPU 沒有復(fù)雜的緩存體系和邏輯控制機(jī)制，芯片上大部分晶體管用于計(jì)算用途的算數(shù)邏輯單元，擁有成百上千個(gè)流處理器（Streaming Processor，SP）以適應(yīng)大規(guī)模并行計(jì)算，而 CPU 將大量晶體管用作控制單元和緩存，當(dāng)前主流的 CPU 一般僅有 2-8 個(gè)核心。因此，GPU 浮點(diǎn)計(jì)算能力與帶寬相對(duì)同時(shí)期的 CPU 有明顯的優(yōu)勢，見圖 1-4。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
[1]黑腔X光輻射的模型分析及輻射溫度的實(shí)驗(yàn)研究[D]. 黃天晅.中國工程物理研究院 2001

碩士論文
[1]ICF輻射驅(qū)動(dòng)對(duì)稱性分析及三維可視化研究[D]. 景龍飛.中國工程物理研究院 2012
[2]邊界元系統(tǒng)方程的GPU并行求解算法研究[D]. 王鋼.華中科技大學(xué) 2012
[3]基于GPU的光線跟蹤算法研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 蘭青.湖南大學(xué) 2009



本文編號(hào)：2941956