【摘 要】
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图形处理器(GPU)最近几年迅速发展，基于GPU的计算作为一个新的研究方向已经引起了越来越多人的关注。当今的图形硬件有着高度的并行性和很高的存储带宽，这使得GPU比CPU更适合于
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图形处理器(GPU)最近几年迅速发展，基于GPU的计算作为一个新的研究方向已经引起了越来越多人的关注。当今的图形硬件有着高度的并行性和很高的存储带宽，这使得GPU比CPU更适合于流处理计算。随着GPU性能和可编程性的提高，基于可编程图形硬件的通用计算成为近些年来图形学领域研究的热点。
建立在微观模型上的格子Boltzmann方法是近年来发展起来的一种模拟流体流动新的计算方法。格子Boltzmann方法具有计算简单，能够处理复杂边界问题，以及适合于并行计算等很多优点。
本文主要研究基于GPU的格子Boltzmann方法计算，试图利用图形硬件的最新进展，以新的图形硬件的可编程性和一定程度的并行性加速通用数值运算，实现基于格子Boltzmann方法计算的加速。本文的主要研究内容如下：
1、在分析GPU编程特点的基础上，建立基于GPU计算的编程环境，研究在GPU环境下进行计算的特点。
2、在分析格子Boltzmann方法基本原理的基础上，建立基于LBM的数值模型，分析GPU数据存储的特点，通过纹理映射将格子Boltzmann方法的数据映射到GPU的数据结构上，将格子Boltzmann方法的数据储存在纹理中。
3、采用Cg语言编制在GPU上实现格子Boltzmann方法计算的程序，在GPU上实现用LBM方法模拟方腔流，完成对软件的测试和数值实验，计算t值不同时的结果分析方腔流的特点。实验结果表明基于GPU的计算有了明显的加速。
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