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2009 年 第 54 卷 第 20 期: 3177 ~ 3184
SCIENCE IN CHINA PRESS
Nvidia/AMD GPU
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, , , , , , , , ,
, , 100190;
, 100049
* , E-mail: wge@
2009-06-24 收稿, 2009-09-16 接受
国家重大科研装备研制项目(编号: ZDYZ2008-2)、国家自然科学基金(批准号: 和中国科学院知识创新工程项目(编号:
KGCX2-YW-124)资助
摘要 利用图形处理单元(graphic processing unit, GPU)进行通用计算近年来得到关注, 关键词
Nvidia 和AMD 公司已推出了各自的开发环境CUDA 和ASC. 很多计算在GPU 上的速度远 GPGPU
高于目前的CPU. 格子玻尔兹曼方法(lattice Boltzmann method, LBM)作为一种网格上的粒子
Nvidia
方法, 对流动模拟具有良好的内在并行性, 非常适合利用GPU 进行大规模并行计算. 本文提 AMD
出了一种耦合Nvidia 和AMD 的两类GPU 完成LBM 凹槽流模拟的算法, 对于两类GPU, 在
LBM 的 D2Q9 模型下分别设计了相应的算法和程序, 之后利用消息传递接口(message
passing interface, MPI)协议通过多程序多数据流(multi-program multi-data, MPMD)模式使其
能够联合计算, 以充分发挥混合GPU 集群系统的性能. 通过GPU 和CPU 程序结果的比较,
证实了GPU 计算的正确性和所能带来的显著的加速比, 为建设通用大规模GPU 并行计算平
台提供了重要参考.
, , (lattice Boltzmann method,
(graphic processing unit, GPU) LBM)20 80
. GPU [3].
. (computational fluid dynamics, CFD) ,
, LBM ,
GPU ,
. , , ,
, GPU , .
. 2007 , Nvidia , LBM
GPU(general purpose GPU, GPGPU) ,
CUDA(compute unifie
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