基于CUDA架构的LBM共享内存计算优化  

LBM simulation acceleration optimization based on CUDA architecture

作　　者：李华兵[1] 赫轶男 张乾毅 韦华建 韦国柱 LI Huabing;HE Yinan;ZHANG Qianyi;WEI Huajian;WEI Guozhu(School of Material Science and Engineering,Guilin University of Electronic Technology,Guilin 541004,China)

机构地区：[1]桂林电子科技大学材料科学与工程学院,广西桂林541004

出　　处：《桂林电子科技大学学报》2020年第4期333-337,共5页Journal of Guilin University of Electronic Technology

基　　金：国家自然科学基金(11362005)。

摘　　要：为了提高晶格玻尔兹曼法方法LBM运算速度,使用基于GPU上的并行计算架构CUDA,并调用其中的内核函数,利用共享内存对LBM中格子点碰撞、迁徙流动以及计算宏观量进行优化。泊松流模型算例测试结果表明,最高加速比可达2.15。In order to improve the LBM calculation speed of the lattice Boltzmann method.By using the CUDA based parallel computing architecture on the GPU,and calling the kernel function,the shared memory is used to optimize the three steps of lattice point collision,migration flow,and calculation of macro volume in the LBM.Taking the Poiseuille flow model as a test example,it is found that the highest acceleration ratio can reach 2.15.

关 键 词：晶格玻尔兹曼方法 泊松流模型 共享内存 GPU CUDA 

分 类 号：TP314[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]