本文關(guān)鍵詞：基于GPU的流體模擬加速方法，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：流體現(xiàn)象(如煙霧、火焰、云彩、波浪、汽泡、爆炸等)是日常生活中十分普遍的景象。流體模擬廣泛應(yīng)用于電影特效、影視廣告、網(wǎng)絡(luò)游戲等圖形學(xué)相關(guān)領(lǐng)域中,是計(jì)算機(jī)圖形學(xué)中一個(gè)重要的研究方向。近年來,流體模擬主要采用基于物理的方法,并獲得了較高的真實(shí)感。然而,基于物理的方法整個(gè)求解過程十分復(fù)雜,導(dǎo)致模擬實(shí)時(shí)動(dòng)畫比較困難。因此,提高流體模擬的實(shí)時(shí)性已經(jīng)成為一個(gè)亟待解決的研究課題。本文首先對(duì)基于物理的流體模擬方法進(jìn)行了研究。然后,針對(duì)該方法中影響模擬速度的瓶頸——投影項(xiàng)和擴(kuò)散項(xiàng)中對(duì)泊松方程的求解,提出一種新的基于CUDA的并行共軛梯度法。本文算法主要針對(duì)共軛梯度法中最為耗時(shí)的矩陣向量乘和內(nèi)積運(yùn)算設(shè)計(jì)高效的并行算法：基于無矩陣形式提出一種新的的矩陣向量乘算法,有效克服諾依曼邊界條件處理困難的問題,顯著提高了算法的并行性和運(yùn)算速度；針對(duì)內(nèi)積運(yùn)算提出了一種改進(jìn)的求和算法,通過合理減少并行過程中的同步操作數(shù),加快了算法運(yùn)算速度。實(shí)驗(yàn)表明本文算法可以有效加快泊松方程的求解速度,一定程度上提高了流體模擬的實(shí)時(shí)性。
【關(guān)鍵詞】：流體模擬 Navier-Stokes方程 并行共軛梯度法 泊松方程 矩陣向量乘 內(nèi)積運(yùn)算
【學(xué)位授予單位】：湖南師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：O35;TP391.41
【目錄】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-8
• 第一章 緒論8-13
• 1.1 研究背景8-9
• 1.2 研究現(xiàn)狀9-10
• 1.3 研究動(dòng)向10-12
• 1.4 本文工作12-13
• 第二章 流體模擬的Navier-Stokes方程13-22
• 2.1 Navier-Stokes方程的描述13-14
• 2.2 Navier-Stokes方程的離散求解14-22
• 第三章 基于CUDA的流體模擬加速方法22-42
• 3.1 基于CUDA的高性能計(jì)算22-28
• 3.1.1 基于GPU的通用計(jì)算22-23
• 3.1.2 CUDA概述23
• 3.1.3 CUDA體系結(jié)構(gòu)23-24
• 3.1.4 CUDA編程模型24-26
• 3.1.5 CUDA存儲(chǔ)模型26-28
• 3.2 CUDA上的流體模擬加速方法28-42
• 3.2.1 并行共軛梯度法29-35
• 3.2.1.1 共軛梯度法29-31
• 3.2.1.2 矩陣向量乘算法31
• 3.2.1.3 改進(jìn)的矩陣向量乘算法31-34
• 3.2.1.4 內(nèi)積算法及其改進(jìn)34-35
• 3.2.2 并行共軛梯度法在CUDA上的實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)35-37
• 3.2.2.1 算法的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)35-37
• 3.2.2.2 算法的優(yōu)化策略37
• 3.2.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析37-42
• 第四章 總結(jié)與展望42-43
• 參考文獻(xiàn)43-46
• 致謝46-47

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本文編號(hào)：319094