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耦合Nvidia/AMD两类GPU的格子玻尔兹曼模拟 总被引：8，自引：0，他引：8
利用图形处理单元(graphic processing unit, GPU)进行通用计算近年来得到关注, Nvidia和AMD公司已推出了各自的开发环境CUDA和ASC. 很多计算在GPU上的速度远高于目前的CPU. 格子玻尔兹曼方法(lattice Boltzmann method, LBM)作为一种网格上的粒子方法, 对流动模拟具有良好的内在并行性, 非常适合利用GPU进行大规模并行计算. 本文提出了一种耦合Nvidia和AMD的两类GPU完成LBM凹槽流模拟的算法, 对于两类GPU, 在LBM的D2Q9模型下分别设计了相应的算法和程序, 之后利用消息传递接口(message passing interface, MPI)协议通过多程序多数据流(multi-program multi-data, MPMD)模式使其能够联合计算, 以充分发挥混合GPU集群系统的性能. 通过GPU和CPU程序结果的比较, 证实了GPU计算的正确性和所能带来的显著的加速比, 为建设通用大规模GPU并行计算平台提供了重要参考. 相似文献
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