基于GPU并行計(jì)算的格子Boltzmann方法研究.pdf

1、格子Boltzmann方法(LBM)是國際上近幾十年發(fā)展起來的一種比較新穎的數(shù)值模擬方法。邊界條件易處理、良好的計(jì)算穩(wěn)定性、天然的數(shù)據(jù)并行性等優(yōu)點(diǎn),使其在計(jì)算流體力學(xué)方面發(fā)揮著重要的作用。
　　隨著模擬規(guī)模的日益龐大,計(jì)算量的增加,僅靠增加CPU的核數(shù)來提高計(jì)算性能是很有局限性的,使得用傳統(tǒng)的多核并行的計(jì)算方法是無法完成超大規(guī)模計(jì)算任務(wù)的。因此人們考慮把圖形處理器GPU應(yīng)用到數(shù)值計(jì)算領(lǐng)域,傳統(tǒng)上，GPU只負(fù)責(zé)圖形渲染,多數(shù)工作都交

2、由中央處理器 CPU去完成,但GPU與CPU相比有著不同的設(shè)計(jì)理念,在并行計(jì)算方面,GPU有著獨(dú)有的優(yōu)勢(shì)。因此,對(duì)于大規(guī)模計(jì)算量的模擬任務(wù),基于GPU并行計(jì)算將有著廣闊的前景?？紤]到格子Boltzmann方法是適合并行計(jì)算的,所以基于GPU高性能計(jì)算的格子Boltzmann方法為人們提供了新思路。
　　本文首先對(duì)不同階數(shù)的矩陣相乘進(jìn)行了基于GPU并行的計(jì)算,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明階數(shù)越大,并行計(jì)算相對(duì)于串行計(jì)算的加速比越顯著,充分揭示了GP

3、U在計(jì)算速度上的優(yōu)越性。而且,我們驗(yàn)證了使用不同的存儲(chǔ)類型對(duì)計(jì)算速度是有影響的,使用共享存儲(chǔ)器能進(jìn)一步提高計(jì)算速度。然后,設(shè)計(jì)了基于GPU并行計(jì)算的二維單組分雙相流相分離的LBM算法,邊界條件采用周期邊界條件,模型采用D2Q9模型。在二維算法的基礎(chǔ)上，提出了基于GPU并行計(jì)算的三維單組分雙相流相分離的LBM算法,采用D3Q19模型和周期邊界條件?；谏鲜霾⑿兴惴?在GPU高性能計(jì)算平臺(tái)上，模擬了單組分雙相流二維相分離和三維相分離過程,實(shí)