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《计算力学学报》 2017年04期
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基于FTM算法的GPU加速

曾良  杜煜昊  张莹  胡昱  洪瑶  陈虎  
【摘要】:为了解决FTM(Front Tracking Method)算法在计算机中计算耗时长的问题,利用CUDA(Compute Unified Device Architecture)来实现FTM算法在GPU中的并行计算。结合GPU并行计算架构的特性以及FTM算法的特点,本文通过共享内存的引入、线程块划分和线程块共享内存边界元素的纳入、迭代方法的改进和迭代过程中存储结构的变换等方法,提出了将FTM算法中的网格计算以及界面标记点处理方法在GPU中的实现方式。最后,通过模拟单气泡在静止液体中的自由上升运动,验证了FTM在GPU中计算的可行性与计算效率的提升。

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