免费论文摘要：GPU加快SPH算法的接洽与实行

润滑粒子流体能源学（SPH）本领是流膂力学计划范围中运用比拟普遍的本领，其基础思维是将所有流场的物资分割为一系列具备品质、速率和能量的粒子，经过核因变量估值，不妨计划流场中各别场所的粒子在各别功夫的百般能源学量。该本领制止了拉格朗日网格本领中的网格纠葛和歪曲题目，被普遍运用于大变形计划领会中。鉴于SPH本领的流体模仿是一种在工程运用、影戏和玩耍等行业中兴盛很快的本领。及时运用步调中须要对流体举行赶快的模仿，跟着模仿场景越来越搀杂，须要模仿洪量的粒子以展示传神的视觉功效，而SPH本领是计划聚集型本领，CPU的计划本领远远达不到及时运用的需要，图形处置器（GPU）的赶快兴盛以及鉴于GPU的通用计划（GPGPU）的连接完备，为鉴于GPU的SPH并行加快供给了杰出前提。 正文的重要处事和博得的功效如次：1. 在深刻领会SPH算法思维和实行办法的普通上，对串行SPH步调的瓶颈和缺点举行了精细领会，经过对SPH各办法间的数据依附联系的领会和对算法实行进程入彀算保存比的领会，贯串CUDA（计划一致摆设体制框架结构）并行编制程序模子，提出鉴于GPU的SPH并行化计划。2. 对准串行SPH步调中街坊粒子探求占用洪量运转功夫和保存空间的题目，给出CUDA实行的街坊粒子探求本领。该本领经过减少探求范畴普及探求功效，计划进程中不保存街坊粒子消息，惟有在计划密度和力时才在候选粒子中探求真实的街坊粒子。此本领减少了对粒子举行排序和街坊粒子反复判决的功夫，但俭朴了保存空间，不妨扶助更大范围粒子的模仿，且具备杰出的并行性，不妨充溢运用GPU的并行计划资源。3. 对于密度和力的计划，安排两种粒度的并行计划，辨别为一个线程对应一个网格的计划和一个线程对应一个粒子的计划。后者加快比不妨到达190倍。4. 对准CUDA各别保存器的访存特性，对并行SPH步调的数据访存举行优化，经过对CUDA中各别保存器的有理运用，大大普及了步调运转本能。

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