随着虚拟现实、电子游戏等图形学相关产业的迅猛发展,流体模拟已经成为图形学领域中研究的一个热点问题。近年来,基于物理方法的流体模拟技术取得了很大的进展,并且得到了广泛应用。但是,由于该种方法的计算过程相对比较复杂,所以模拟出的流体现象实时性较差。为了提高流体的模拟速度,本文主要在下述几个方面做了较深入的研究:　　 1.采用CUDA技术对流体现象进行加速模拟。该方法首先将纳维-斯托克斯流体运动方程中具有并行特性的部分(比如对流项、外力项、扩散项等)分离出来,然后把它们分别映射成CUDA编程模型中的设备端内核函数,最后将这些内核函数放到GPU上并行执行；而方程中那些逻辑性强的部分则在CPU上执行。这种CPU+GPU协同模拟流体的方法不但充分的发挥了GPU的并行处理能力,而且简化了传统的GPU流体模拟方法。通过烟雾现象的模拟对该方法进行验证。实验结果表明:采用该方法进行流体模拟的速度比采用一般CPU方式的快了几十到上百倍。比如流体规模为3500*3500时,两者的加速比达到128.57。　　 2.采用多GPU方式对流体现象进行加速模拟。该方法首先将流体域空间划分成若干个子区域,然后将这些子区域分别交由不同的GPU来协同模拟。在模拟的过程中各个GPU通过对应的主机端线程进行彼此的数据通信,以及彼此与渲染部分的同步过程。这种CPU+多GPU协同模拟流体的方法不但提高了单个GPU的执行效率,而且为今后的超大规模流体模拟集群系统的设计提供了铺垫。通过烟雾现象的模拟对该方法进行了检验。实验结果表明,采用多GPU方式的流体模拟速度相比单GPU方式的又有了进一步的提高。比如流体规模为3500*3500时,三GPU与单GPU的加速比达到2.16。