基于CUDA并行技术加速2维矩阵MOC方法的研究

摘要：

在中子输运理论中,矩阵形式的特征线方法因减少了射线扫描次数,相较于它的标准形式在理论上具有更优良的性能.在以前的工作中,经预条件后的极小残余算法(PGMRES)用于求解得到的矩阵方程.为了进一步加速迭代过程,文章采用了CUDA并行机制实现了并行版的PGMRES算法.采用合并访存和共享内存的方式对稀疏矩阵-向量乘(SpMV)操作进行了并行优化,极大地提高了并行计算性能.基于对矩阵方程系数矩阵的分析,提出了3种并行优化策略来加速矩阵方程的求解,并且根据系数矩阵行向量尺寸的不同而采取不同的加速方案,以此提升SpMV运算的数据吞吐率.为验证加速策略的有效性,对2维C5G7基准题进行了计算和结果讨论.数值计算表明,在C5G7问题中,无论是否采用CMFD方案,并行策略都是有效的;在最优的并行策略中,问题得到的最高加速比为5.5.

关键词：特征线方法;CUDA并行技术;预条件GMRES算法;SpMV优化

分类号：TL331(核反应堆工程)

在线出版日期：2021-08-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：99-102