2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語一試題真題（含答案詳解+作文范文）_第1頁
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文檔簡(jiǎn)介

1、高精度曲面建模(High Accuracy Surface Modeling,HASM)方法從曲面論出發(fā),以微分幾何學(xué)原理為基礎(chǔ),完整準(zhǔn)確地描述曲面屬性,把曲面模擬通過最小二乘原理轉(zhuǎn)換為線性方程組求解問題。從理論上解決了地理信息系統(tǒng)(Geographic Information System,GIS)領(lǐng)域中常用建模方法,如:SPLINE、IDW、KRIGING、TIN等進(jìn)行曲面模擬時(shí)的誤差問題。但在求解過程中,計(jì)算量較為龐大,耗時(shí)較長(zhǎng)。

2、另一方面,隨著電子技術(shù)的不斷發(fā)展,圖形處理單元(Graphic Processing Unit, GPU)在浮點(diǎn)計(jì)算方面所蘊(yùn)含的強(qiáng)大能力與日俱增。在諸多非圖像領(lǐng)域,基于GPU的并行計(jì)算以其自身獨(dú)有的天然優(yōu)勢(shì),正發(fā)揮著日益重要的作用。
　　針對(duì)HASM方法在進(jìn)行海量數(shù)據(jù)模擬存在的速度問題,本論文旨在保持HASM模擬精度的前提下,通過發(fā)掘 GPU強(qiáng)大的并行計(jì)算能力,大幅度提高HASM方法的模擬速度,解決HASM方法的模擬效率問題。在求

3、解HASM線性方程組的過程中,選擇國(guó)內(nèi)外廣泛認(rèn)同的預(yù)處理共軛梯度法(Preconditioned Conjugate Gradient,PCG),并根據(jù)HASM-PCG的特點(diǎn),運(yùn)用由NVIDIA公司主導(dǎo)的統(tǒng)一計(jì)算設(shè)備架構(gòu)(Computer Unified Device Architecture,CUDA),對(duì)HASM方法的GPU并行算法進(jìn)行總體設(shè)計(jì),優(yōu)化算法的計(jì)算順序和邏輯,摒棄無需存儲(chǔ)的非零元素,最終實(shí)現(xiàn)基于CUDA的HASM-PCG

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