基于CUDA的热传导GPU并行算法研究

• 作者: 孟小华 朱丽莎 黄丛珊
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 热传导算法 图形处理单元 统一计算设备架构 并行计算 时间效率 加速比
• 年，卷（期）: 2014,（5）
• 所属期刊栏目: 先进计算与数据处理
• 页码范围: 41-44,48
• 页数: 5页
• 分类号: TP399
• 字数: 4491字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2014.05.009

摘要

在热传导算法中，使用传统的CPU串行算法或MPI并行算法处理大批量粒子时，存在执行效率低、处理时间长的问题。而图形处理单元(GPU)具有大数据量并行运算的优势，为此，在统一计算设备架构(CUDA)并行编程环境下，采用CPU和GPU协同合作的模式，提出并实现一个基于CUDA的热传导GPU并行算法。根据GPU硬件配置设定Block和Grid的大小，将粒子划分为若干个block，粒子输入到GPU显卡中并行计算，每一个线程执行一个粒子计算，并将结果传回CPU主存，由CPU计算出每个粒子的平均热流。实验结果表明，与CPU串行算法在时间效率方面进行对比，该算法在粒子数到达16000时，加速比提高近900倍，并且加速比随着粒子数的增加而加速提高。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱丽莎	暨南大学计算机科学系	2	8	1.0	2.0
5	孟小华	暨南大学计算机科学系	21	354	9.0	18.0
9	黄丛珊	暨南大学计算机科学系	1	7	1.0	1.0