会议专题

一种基于GPU应用于大规模星模拟器的灰度弥散模型

  灰度弥散模型被广泛应用于模拟星模拟器的成像过程。在实际问题域中,该模型需要巨大的计算能力以完成繁重的数值计算,而目前图形处理单元(GPUs)已经发展成为一种有效的数值处理平台,对于计算密集型模拟具有很好的加速能力。本文设计并实现了GPU平台下,基于统一计算架构(CUDA)的并行灰度模型,可应用于大规模星模拟器的快速灰度模拟。首先分析了该模型具有的双重并行特性并采用CUDA模型模拟其良好的数据并行特征。为了便于对比研究,设计了两类模拟器:一类是串行模拟器作为基准模拟器;另一类是基于CUDA的并行模拟器。同时在并行策略、模型以及GPU实现层面分别给出不同优化方法以有效提高并行效率。最后,设计对应于双重并行粒度的两类测试基准以评估并行模拟器的性能。 数据分析证明CUDA并行模拟器取得良好的性能提升,同时也给出了该模拟器中存在的一些限制。

星模拟器 灰度弥散模型 图形处理单元 数值处理 统一计算架构

李超 张云泉 郑昌文 胡晓慧

中国科学院 软件研究所 综合信息系统国家级重点实验室, 北京 100190 中国科学院 软件研究所 并行计算重点实验室, 北京 100190

国内会议

2011年全国高性能计算学术年会(HPC china2011)

济南

中文

1-12

2011-10-26(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)