排序方式： 共有1条查询结果，搜索用时 0 毫秒
1
1.
对Lattice Boltzmann方法(LBM)在CUDA下的建模和算法进行了研究,使得该方法在GPU下的计算速度得到提升,大大缩短了计算过程的时间消耗。利用非平衡外推边界条件处理,以LBM方法模拟了D2Q9模型的方腔顶盖驱动流动,采用全局内存和纹理内存存储数据,将模型中9个分布函数存储为二维网格,每个网格分配一个线程,每个线程块包括256个线程,多条线程并行计算。在普通个人计算机上,采用NVIDIA GeForce 9600 GT显卡和CUDA,实现了LBM模拟方腔流动,将计算速度提高到CPU的50倍。 相似文献
1