本文關(guān)鍵詞：面向SPH流體模擬的異構(gòu)并行計(jì)算方法　出處：《華東師范大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：近幾年來(lái),基于光滑粒子動(dòng)力學(xué)方法(SPH,Smooth Particle Hydrodynamics)的流體模擬方法越來(lái)越受到關(guān)注并在很多領(lǐng)域中被研究和使用。在絕大多數(shù)SPH方法的相關(guān)應(yīng)用中,人們總是希望能夠利用更多以及更高密度的粒子來(lái)滿足更大規(guī)模和更高精度場(chǎng)景的模擬需求,但由此會(huì)帶來(lái)更大的計(jì)算量。盡管如今該方法已經(jīng)在通用圖形處理器(GPGPU,General-Purpose Computing on Graphics Processing Units)上得到了實(shí)現(xiàn)并獲得了顯著的加速,但是現(xiàn)有的SPH方法的GPGPU實(shí)現(xiàn)沒(méi)有能夠充分挖掘出GPGPU的潛能,從而無(wú)法進(jìn)一步滿足人們對(duì)SPH方法的計(jì)算需求。在基于GPGPU共享內(nèi)存的SPH方法實(shí)現(xiàn)中往往會(huì)出現(xiàn)大量閑置線程。本文將首先提出一個(gè)針對(duì)該問(wèn)題而開(kāi)發(fā)的CPU-GPU異構(gòu)并行計(jì)算框架。該框架讓CPU協(xié)助GPU去處理那些相對(duì)不適合GPU去處理的計(jì)算,從而提升系統(tǒng)的整體性能。為了讓不同的處理器獲得最適合它們的任務(wù)與任務(wù)量的同時(shí)又能最大限度地隱藏了處理器間通信的開(kāi)銷,該框架包含了針對(duì)GPGPU共享內(nèi)存實(shí)現(xiàn)的計(jì)算特征而設(shè)計(jì)的CPU-GPU任務(wù)分配、負(fù)載均衡策略與數(shù)據(jù)交互方法。該方法最終能夠達(dá)到預(yù)期的性能提升。由于缺乏對(duì)GPGPU架構(gòu)的深入了解,現(xiàn)有SPH方法在GPGPU上的實(shí)現(xiàn)沒(méi)有能夠充分利用GPGPU強(qiáng)大的計(jì)算能力。本文提出了一個(gè)完全針對(duì)GPGPU架構(gòu)和SPH方法而設(shè)計(jì)的并行計(jì)算方法。該方法包含了一套新的任務(wù)分配方法和粒子交互方法。新任務(wù)分配方法完全在GPGPU上實(shí)現(xiàn)。在能夠高效地為線程分配任務(wù)的同時(shí),其改進(jìn)的分配規(guī)則能顯著增加粒子交互階段時(shí)的L2 cache命中率。新粒子交互方法則融合了 GPGPU中各級(jí)內(nèi)存與線程的特性。該方法可以以最少內(nèi)存訪問(wèn)開(kāi)銷獲取更多的數(shù)據(jù),并讓線程間能夠以更加高效的方式互相協(xié)作。該方法能得到和主流方法相比60%的性能提升。本文還將提出一套針對(duì)SPH方法的GPGPU實(shí)現(xiàn)而設(shè)計(jì)的性能分析模型。該模型通過(guò)對(duì)現(xiàn)有SPH方法的GPGPU實(shí)現(xiàn)進(jìn)行建模,并融合了高性能計(jì)算領(lǐng)域最先進(jìn)的GPGPU程序性能分析方法所開(kāi)發(fā)而來(lái)的。本文將利用這套模型,對(duì)現(xiàn)有的SPH方法的GPGPU實(shí)現(xiàn)與本文提出的新的GPGPU并行方法進(jìn)行理論上的對(duì)比與分析,闡述了各個(gè)實(shí)現(xiàn)的性能瓶頸以及性能差異產(chǎn)生的根本原因,從而從理論上證明本文方法的優(yōu)越性。
【學(xué)位授予單位】：華東師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：O35;TP338.6

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本文編號(hào)：1335147