基于图形加速器对时域有限差分法的研究
本文针对传统FDTD算法的不足,以图形加速器为核心,通过理论分析和数值模拟,研究并实现了基于CUDA平台的FDTD并行算法.CUDA是最新的可编程多线程的通用计算GPU模型,由于FDTD算法在空间上具有天然的并行性,因此非常适合于在GPU上实现并行计算.本文描述了在CUDA编程模型上的FDTD算法的设计以及优化过程,并通过数值仿真实验以及结果证明,基于GPU的并行FDTD算法可以大大减少计算时间,基于GPU加速已成为电磁场数值计算的研究热点之一.
时域有限差分法 并行计算 计算机图形处理器 统一计算架构
沈琛 胡玉娟 吴先良
合肥师范学院公共计算机教学部,安徽合肥, 230061
国内会议
重庆
中文
100-103
2013-05-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）