检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:文敏华[1] 林新华[1,2] Simon Chong Wee See
机构地区:[1]上海交通大学高性能计算中心,上海200240 [2]东京工业大学,日本东京152-8550 [3]NVIDIA Corporation,新加坡
出 处:《计算机工程与科学》2013年第11期100-104,共5页Computer Engineering & Science
基 金:Supported by SJTU CUDA Center of Excellence and JSPS RONPAKU Fellowship
摘 要:PIC方法是计算等离子体物理中广泛使用的一种计算方法。通常情况下需要使用大量的计算粒子以达到高的计算精度,这导致非常庞大的计算量。因而PIC方法的加速研究对于减少其时间成本非常有意义。设计了一个基于NVIDIA Kepler GPU的PIC算法,并使用CUDA在GPU上实现了该算法。在PIC方法中最耗时间的两个函数collision和mover被移植到GPU上。在实验中使用了NVIDIA新发布的Kepler K20GPU进行这两个函数的性能测试,相比于Intel Sandy Bridge E5-2650,最高获得了30倍的加速。The PIC (Particle-In-Cell) method is widely used in computational plasma physics. How- ever, a large number of computational particles have to be simulated in order to get high accuracy, which requires great compute capacity. Therefore, it is necessary to accelerate the PIC method in order to re- duce the time cost. A NVIDIA Kepler GPU based PIC algorithm is designed and implemented using CU DA (Compute Unified Device Architecture). The most time consuming parts of PIC method, namely collision and mover, are ported onto GPU platform. In our experiments, NVIDIA's newly released Kep- ler K20 is used to evaluate the performance and maximum 30x speedup is achieved compared with Intel Sandy Bridge E5-2650.
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