基于GPU的LARED-P算法加速

• 作者: 刘来国 徐炜遐 杨灿群 陈娟
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: GPU 粒子模拟 LARED-P 加速
• 年，卷（期）: 2009,（z1）
• 所属期刊栏目: 高性能计算机体系结构
• 页码范围: 59-63,103
• 页数: 6页
• 分类号: TP303
• 字数: 5195字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2009.A1.019

摘要

GPU拥有几百GFlops甚至上TFlops的浮点计算能力,将GPU应用于粒子模拟,可有效提高大规模粒子模拟的速度,降低计算成本.本文利用GPU加速三维激光等离子体模拟算法LARED-P,提出了基于CPU+GPU的任务划分、GPU上任务分解、大规模计算核心的分解方法,结合使用了寄存器、纹理内存对算法进行加速.在双精度条件下,移植后的算法在工作频率为1.44GHz 的NVIDIA Tesla S1070 的单个GPU上获得了相当于主频 2.4GHz的Intel(R) Core(TM)2 Quad CPU Q6600单核的6倍加速比.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈娟	国防科技大学计算机学院	9	26	4.0	5.0
2	徐炜遐	国防科技大学计算机学院	20	52	4.0	6.0
3	杨灿群	国防科技大学计算机学院	17	74	5.0	8.0
4	刘来国	国防科技大学计算机学院	1	3	1.0	1.0