【摘 要】
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针对入射激波及其反射激波与预混火焰界面相互作用的过程,实现了基于GPU的异构并行数值模拟算法,该算法在主机端完成数据初始化,数据传输到设备端,由设备端完成全部计算任务,
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针对入射激波及其反射激波与预混火焰界面相互作用的过程,实现了基于GPU的异构并行数值模拟算法,该算法在主机端完成数据初始化,数据传输到设备端,由设备端完成全部计算任务,数据异步输出,隐藏主设数据交换及写数据时间,使用常量存储器等方式进行优化.基于上述架构,针对不同的网格精度进行了数值模拟研究,计算结果与CPU并行(基于信息传递方法的MPI8线程并行)计算结果进行了比较.结果表明:GPU和8线程CPU计算花费的时间均随网格数量呈线性增长趋势,但GPU的花费明显小于CPU的花费.当网格数量较小时(1.6×104),GPU计算得到的单个时间步长平均时间的加速比为8.6;随着网格数量的增加,GPU的加速比有所下降,当网格数量较大时(4.2×106),GPU的加速比仍可达到5.9,基于GPU并行架构的算法为可压缩反应流的大规模计算提供了很好的解决途径.
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