基于CUDA的SMAC算法并行化

摘要：

改进SMAC(Simplified Marker and Cell)算法,增强其对流体模拟的实时处理能力.采用点差分格式对求解压力场和速度更新的偏微分方程进行离散化;引入消除数据相关性的存储算法以减少数据传输,并借助分层存储机制提高访存比,采用并行归约增加线程并行度;在统一计算设备架构平台下,对离散化的SMAC算法进行改进、优化及并行化实现.纯粹计算及多次迭代模拟实验结果显示,改进算法提速明显,可实现对一般场景的实时模拟.

关键词：计算流体力学、统一计算设备架构、并行算法

所属期刊栏目：21

分类号：TP338.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61136002;西安市科技发展计划资助项目CXY144010

在线出版日期：2016-12-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：33-38