本文關鍵詞：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。流體模擬廣泛應用于電影特效、影視廣告、網(wǎng)絡游戲等圖形學相關領域中,是計算機圖形學中一個重要的研究方向。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感。然而,基于物理的方法整個求解過程十分復雜,導致模擬實時動畫比較困難。因此,提高流體模擬的實時性已經(jīng)成為一個亟待解決的研究課題。本文首先對基于物理的流體模擬方法進行了研究。然后,針對該方法中影響模擬速度的瓶頸——投影項和擴散項中對泊松方程的求解,提出一種新的基于CUDA的并行共軛梯度法。本文算法主要針對共軛梯度法中最為耗時的矩陣向量乘和內(nèi)積運算設計高效的并行算法：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算速度；針對內(nèi)積運算提出了一種改進的求和算法,通過合理減少并行過程中的同步操作數(shù),加快了算法運算速度。實驗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時性。
【關鍵詞】：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)積運算
【學位授予單位】：湖南師范大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：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的高性能計算22-28
• 3.1.1 基于GPU的通用計算22-23
• 3.1.2 CUDA概述23
• 3.1.3 CUDA體系結構23-24
• 3.1.4 CUDA編程模型24-26
• 3.1.5 CUDA存儲模型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 改進的矩陣向量乘算法31-34
• 3.2.1.4 內(nèi)積算法及其改進34-35
• 3.2.2 并行共軛梯度法在CUDA上的實現(xiàn)細節(jié)35-37
• 3.2.2.1 算法的數(shù)據(jù)結構35-37
• 3.2.2.2 算法的優(yōu)化策略37
• 3.2.3 實驗結果與分析37-42
• 第四章 總結與展望42-43
• 參考文獻43-46
• 致謝46-47

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

本文編號：319094