基于協(xié)同異構(gòu)模型的成形模擬計(jì)算加速.pdf

1、成形模擬中的多場(chǎng)耦合分析，非線性多尺度耦合分析等問(wèn)題通常需要對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行多次計(jì)算以得到有效的結(jié)果，另外這些計(jì)算又必須在合理的時(shí)間內(nèi)完成。本文主要從并行計(jì)算架構(gòu)方面研究成形模擬中的計(jì)算加速方法，提出了基于CPU/GPU架構(gòu)的協(xié)同異構(gòu)計(jì)算模型來(lái)縮短成形模擬過(guò)程中的計(jì)算時(shí)間。
　　 本文把工作重點(diǎn)放在了如何優(yōu)化CPU/GPU協(xié)同異構(gòu)計(jì)算模型，縮短計(jì)算時(shí)間問(wèn)題的研究上，通過(guò)對(duì)成形模擬中求解多物理場(chǎng)耦合，多尺度耦合分析過(guò)程中的溫度場(chǎng)問(wèn)題

2、，應(yīng)力應(yīng)變問(wèn)題經(jīng)常用到的有限差分法，矩陣與向量乘積等常用計(jì)算方法的GPU架構(gòu)的程序?qū)崿F(xiàn)，極大的提高了計(jì)算效率，將大量計(jì)算轉(zhuǎn)移到計(jì)算效率較高的GPU架構(gòu)上來(lái)，減輕CPU的計(jì)算壓力，縮短計(jì)算時(shí)間。本文通過(guò)對(duì)六個(gè)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)優(yōu)化方案的實(shí)驗(yàn)分析，不斷優(yōu)化CPU/GPU異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)的設(shè)計(jì)方法，經(jīng)過(guò)各種實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)證明，得出了比較合適的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方案，針對(duì)GPU架構(gòu)在科學(xué)計(jì)算方面的一些缺陷，通過(guò)CPU來(lái)協(xié)同完成。通過(guò)將完全位串鏈表與位掩碼結(jié)合在一起使用優(yōu)化了

3、存儲(chǔ)器結(jié)構(gòu)對(duì)計(jì)算性能的影響，測(cè)試發(fā)現(xiàn)，優(yōu)化方案比沒(méi)有優(yōu)化過(guò)的方案有25倍的性能提升。在程序設(shè)計(jì)和收斂求和計(jì)算過(guò)程中充分利用共享內(nèi)存空間，減少不必要的數(shù)據(jù)同步，減少導(dǎo)致緩存命中率下降的因素。通過(guò)使用分支同步的方法來(lái)處理?xiàng)l件分支，在發(fā)生條件分支時(shí)，轉(zhuǎn)移方向相同線程的先執(zhí)行完分支中的指令，然后另外一個(gè)轉(zhuǎn)移方向的線程再執(zhí)行另外一個(gè)分支中的指令優(yōu)化了單指令多線程技術(shù)對(duì)計(jì)算性能的影響。
　　 通過(guò)實(shí)驗(yàn)評(píng)估，CPU/GPU協(xié)同異構(gòu)計(jì)算模型能解