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基于GPU的LBM方法计算研究的开题报告
一、选题背景及意义
随着计算机技术的快速发展，GPU作为一种高效的图像处理器，被
广泛地应用在科学计算领域中。LBM（LatticeBoltzmannMethod）是基
于微观分子动力学的一种流体力学数值模拟方法，在复杂的流体流动问
题中得到了广泛应用。
GPU具有并行计算的优势，可以加速LBM数值模拟程序的运行。因
此，利用GPU进行LBM计算方法的研究和开发具有重要的科学和工程意
义。
二、研究内容和方法
本研究将以GPU为平台，开发高效的LBM计算方法。主要研究内容
包括：
1.确定LBM算法的并行计算方案；
2.实现LBM算法的GPU加速计算程序；
3.测试LBM算法在不同流场问题中的性能。
本研究将采用如下的方法：
1.了解LBM算法的理论基础；
2.研究并行计算并优化计算流程；
3.使用CUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture）编写GPU程
序，实现并行计算；
4.对比CPU计算与GPU加速计算的性能差异；
5.测试LBM算法在不同流场问题中的计算效果。
三、预期成果和意义
本研究旨在实现基于GPU的高效LBM计算方法，从而可以加速复杂
流体流动问题的求解过程。预期达到如下成果：
1.实现基于GPU的LBM计算程序；
2.比较GPU加速计算与CPU计算的性能差异；
3.通过实验验证LBM算法在不同流场问题中的计算效果；
4.提高LBM计算方法的计算效率，推动其在数值模拟中的应用。
本研究将有望在流体力学数值模拟领域的应用中发挥重要作用，为
科学计算技术的发展做出贡献。
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