颗粒凝并动力学Monte Carlo方法的高效GPU并行计算

摘要：

Monte Carlo(MC)方法作为一种求解颗粒群平衡方程(PBE)的有效方法(PBMC),由于它对多维问题的适应性、符合实际颗粒动力学特征的离散和随机本质、程序结构相对简单、易于编程实现等优点受到人们持久、普遍的关注.但在涉及到颗粒凝并问题时,常规的PBMC方法计算代价较高,与模拟颗粒数目的平方成正比,限制了其工程应用.并行计算技术的快速发展,特别是近年来NVIDIA公司提出的计算统一设备架构(CUDA)为PBMC的快速高效模拟提供了一个良好的平台.本文在CUDA平台上实现了颗粒凝并动力学PBMC的图形处理器(GPU)并行计算(分别实现了累计概率法和接受-拒绝法选择凝并对)及中央处理器(CPU)的协同处理,与目前广泛运行于CPU的串行计算相比,取得了精确的计算结果和非常明显的加速,计算代价仅与颗粒数目成正比,在当前主流GPU/CPU设备上能够达到上百倍的加速比.

关键词：颗粒群平衡模拟、凝并、随机模拟、并行计算、CUDA、计算效率

所属期刊栏目：59

在线出版日期：2014-06-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：1358-1368