基于GPU的硬件加速方法及其在積分方程數(shù)值解中的應用.pdf

1、由于實際工程需求，電大尺寸目標電磁散射特性分析一直是研究熱點。當目標電尺寸太大時，個人計算機的有限計算資源成為瓶頸。為了解決此問題，可以應用并行計算技術如集群系統(tǒng)。近年來，一種新的大規(guī)模并行處理器——圖形處理單元(GPU)開始被應用到計算電磁學領域。 本文利用GPU實現(xiàn)了并行矩量法(MoM)，加速率超過了100倍，遠遠高于傳統(tǒng)并行系統(tǒng)能達到的加速率。此外，本文設計了矩陣分割算法，將阻抗矩陣分為多個小塊分別計算，利用大容量系統(tǒng)內(nèi)存

2、作為顯存的替代，使得程序不再受到顯存容量的限制，從而具有了計算實際工程問題的能力。 為了進一步提高程序處理電大尺寸目標電磁散射問題的能力，本文將基于GPU的并行矩量法與一種新型的相位提取基函數(shù)相結合，利用很少的未知量就可以對電大尺寸目標精確建模。從而實現(xiàn)在單機上快速高效求解全尺寸軍用目標電磁散射特性。 由于矩量法的內(nèi)存需求和計算復雜度都是O(N2)，當未知量數(shù)目較大時，矩量法消耗的資源往往超過單機的限制。本文詳細分析了并

3、行多層快速多極子方法(MLFMA)的關鍵流程，成功實現(xiàn)了基于GPU的并行多層快速多極子方法。所有數(shù)值結果均與精確計算方法結果吻合良好，充分說明本文中算法的高效性及準確性。 本文的研究工作將最前沿的計算機科學成果引入到計算電磁學領域，實現(xiàn)了電大尺寸復雜工程目標電磁散射問題的單機快速求解，為工程應用提供了一種高效分析手段。同時，本文的工作證明了基于GPU的硬件加速方法非常適合計算電磁學算法，有助于推動GPU在計算電磁學領域得到更多應