基于粒子的数值模拟方法GPU加速的研究与应用.doc

文档介绍：
基于粒子的数值模拟方法 GPU 加速的研究
与应用#
林晨森,陈硕**
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(同济大学航空航天与力学学院,上海 200092)
摘要:基于粒子的数值模拟方法在微观介观以及复杂现象的模拟中具有传统连续方法不具有
的优势,但其巨大的计算量对现有的计算硬件提出了挑战。利用 GPU 加速科学计算是近年来
的热点,本文介绍了将 GPU 应用于基于粒子的数值模拟方法时需要注意的问题,如优化数据
通信的策略、元胞列表法的并行化更新、随机数的并行化生成、多 GPU 加速的技术等,并介
绍了此领域的最新应用成果。
关键词:粒子模拟 GPU CUDA
中图分类号:O0369
Research and Application on Accelerating Particle Based
Numerical Simulation with GPU
LIN Chensen, CHEN Shuo
(School of Aerospace Engineering and Applied Mechanics,Tongji University,Shanghai 200092)
Abstract: Although particle based numerical methed is superior to traditional continuous method
in simulating microscopic,mesoscopic plex phenomenon, it still suffers from large
calculation costs. In recent years accelerating particle based numerical methed with GPU has
e popular. In this paper, the issues such as munication optimization strategy,
parallel cell-list array updating, generating pseudo-random number on GPU, acclerating with
multiple GPUs were discussed. Further more, the pioneering applications in this field were
presented.
Key words: particle simulation;GPU;CUDA
0 引言
基于粒子的数值模拟方法是研究微观、介观和复杂现象的常用数值模拟方法,它将模拟
区域看做许多离散粒子的集合,各粒子之间根据牛顿定律运动、相互碰撞,可以通过统计这
些粒子的各种参数来展现系统的行为。目前常见的粒子方法包括分子动力学方法、格子玻尔
兹曼方法、耗散粒子动力学方法、光滑粒子动力学方法、蒙特卡洛方法、流体粒子方法等。
基于粒子的数值模拟方法具有传统连续方法不具有的优势。但一般来说,粒子方法在模
拟体系的行时所采用的粒子数目是十分庞大的,即使算法中做了简化或采用粗粒化来降低对
计算能力的要求,仍然对目前计算机的运算速度提出了挑战