二维扩散方程的GPU加速

摘要：

近几年来,GPU因拥有比CPU更强大的浮点性能备受瞩目.NVIDIA推出的CUDA架构,使得GPU上的通用计算成为现实.本文将计算流体力学中Benchmark问题的二维扩散方程移植到GPU,并采用了全局存储和纹理存储两种方法.结果显示,当网格达到百万量级的时候,得到了34倍的加速.

关键词：GPU、CUDA、二维扩散方程、计算流体力学

所属期刊栏目：31

分类号：TP301(计算技术、计算机技术)

资助基金：中国科学院知识创新工程青年人才领域项目0815011103

在线出版日期：2010-01-18（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：121-123,127