一種CPU-GPU下基于DEM的高效解法器及其在模腔填充問題中的應(yīng)用.pdf

1、顆粒流流動(dòng)現(xiàn)象廣泛存在于自然界和工程實(shí)踐等領(lǐng)域中,其中大量離散顆粒的相互作用而使得顆粒流運(yùn)動(dòng)特性極其復(fù)雜,對(duì)這種作用機(jī)理的研究具有非常重要的意義.離散元法(DEM)是研究顆粒流運(yùn)動(dòng)情況的一類重要方法,目前已引起顆粒流學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注.采用離散元法進(jìn)行數(shù)值模擬時(shí),其模擬體系強(qiáng)烈地依賴于數(shù)值格式和計(jì)算機(jī)的硬件環(huán)境.近年來,GPU作為一種新的加速技術(shù)而被大量地應(yīng)用到科學(xué)計(jì)算領(lǐng)域,并取得了顯著的性能提升和功耗-效率的改善.然而,基于GPU加速技

2、術(shù)的離散元法的應(yīng)用還處于發(fā)展階段,它已吸引了眾多學(xué)者和工業(yè)應(yīng)用界的廣泛關(guān)注.
　　本文首先基于Trubal軟件包,采用GPU加速技術(shù)構(gòu)建了基于DEM的高效并行解法器,主要通過以下兩步實(shí)現(xiàn):1.采用動(dòng)態(tài)存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)重構(gòu)了Trubal軟件包中的靜態(tài)存儲(chǔ)結(jié)構(gòu),研發(fā)了相應(yīng)的串行解法器;2.基于CPU-GPU異構(gòu)體系,利用紋理內(nèi)存和無存儲(chǔ)體沖突的共享內(nèi)存來提高GPU內(nèi)存帶寬的使用率和優(yōu)化整體性能,并研制了相應(yīng)的并行解法器.接著針對(duì)一類模腔填充問