離子推進(jìn)器粒子模擬的GPU加速研究
發(fā)布時(shí)間:2020-12-16 02:03
人類對(duì)太空的探索欲望不斷促進(jìn)著航天科技的進(jìn)步,這種進(jìn)步擴(kuò)大了人類對(duì)世界的認(rèn)知范圍,并且為人類的生活帶來了便利。對(duì)太空的深入探索以及對(duì)其空間的利用是人類未來科技的重點(diǎn)發(fā)展方向之一。實(shí)現(xiàn)深空探索需要技術(shù)先進(jìn)的推進(jìn)器作為支撐,離子推進(jìn)器具有壽命長、比沖高、推力調(diào)節(jié)方便等優(yōu)點(diǎn),且已被廣泛應(yīng)用于通信衛(wèi)星、深空探測(cè)器等航天器上,主要作用包括航天器姿態(tài)控制、位置保持、軌道機(jī)動(dòng)和星際飛行等。為了詳細(xì)描述離子推進(jìn)器的各項(xiàng)核心參數(shù),評(píng)價(jià)和改善離子推進(jìn)器的性能,科研人員越來越多地采用數(shù)值模擬方法(目前以PIC方法為主)來對(duì)離子推進(jìn)器內(nèi)部的物理機(jī)制進(jìn)行研究。但PIC方法效率低下,而通過研究GPU高性能計(jì)算在PIC模擬中的應(yīng)用,可以極大的提高PIC模擬效率。本論文建立在電子科技大學(xué)自主研發(fā)的離子推進(jìn)器PIC/MCC軟件BUMBLEBEE-EP基礎(chǔ)上,對(duì)其帶電粒子與電磁場(chǎng)互作用求解器實(shí)施并行化,同時(shí)將其應(yīng)用于離子推進(jìn)器的物理機(jī)制研究中。本文主要工作與創(chuàng)新包括:1.概述了離子推進(jìn)器的研究背景、研究意義、工作原理以及主要研究方向,總結(jié)出放電室的物理機(jī)制是離子推進(jìn)器的主要研究方向之一。放電室的研究主要是數(shù)值模擬手段,提...
【文章來源】:電子科技大學(xué)四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:57 頁
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
離子推進(jìn)器放電室示意圖
設(shè)計(jì)初衷是為了優(yōu)化圖形顯示,實(shí)現(xiàn)最大的數(shù)據(jù)吞吐量,其并行計(jì)算能 CPU,同時(shí)擁有較普通內(nèi)存位寬更大、頻率更高的專用內(nèi)存,即顯存,大規(guī)模數(shù)據(jù)。GPU 設(shè)計(jì)初衷是為了解決圖形顯示問題,這種設(shè)計(jì)需求使件架構(gòu)與 CPU 相比有很大區(qū)別[26]。在像素處理上,每一個(gè)像素點(diǎn)色彩和算對(duì)處理器性能要求不高,但是眾多的像素點(diǎn)需要在極短的時(shí)間內(nèi)處理示出一副完整圖像。所以 GPU 擁有非常多的構(gòu)造簡單的處理核心,這些立存在的,一旦有圖形處理需求,這些核心被同時(shí)調(diào)度起來開辟非常多程去處理顯示問題,這種處理方式與 CPU 采用中斷處理問題有根本不同控制單元比較復(fù)雜,可以做復(fù)雜的邏輯控制,這就需要 CPU 的處理器單較強(qiáng),在處理多線程時(shí)采用時(shí)分復(fù)用的模式;而 GPU 中單個(gè)處理器的性,邏輯處理能力不如 CPU,但是其處理器數(shù)量眾多,適合做單指令多數(shù),即每個(gè)線程的指令是相同的但是其傳入的數(shù)據(jù)不同。如圖 2-1 所示綠色理器中的處理核心,GPU 中的處理核心明顯多于 CPU。圖 2-2 展示了 C多線程時(shí),其實(shí)三個(gè)線程都是同一個(gè)核心在計(jì)算,只是每個(gè)線程分時(shí)使而 GPU 中每個(gè) SP 都會(huì)獨(dú)立處理一個(gè)線程,不存在分時(shí)使用計(jì)算資源[27
CPU和GPU線程處理模式
本文編號(hào):2919314
【文章來源】:電子科技大學(xué)四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:57 頁
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
離子推進(jìn)器放電室示意圖
設(shè)計(jì)初衷是為了優(yōu)化圖形顯示,實(shí)現(xiàn)最大的數(shù)據(jù)吞吐量,其并行計(jì)算能 CPU,同時(shí)擁有較普通內(nèi)存位寬更大、頻率更高的專用內(nèi)存,即顯存,大規(guī)模數(shù)據(jù)。GPU 設(shè)計(jì)初衷是為了解決圖形顯示問題,這種設(shè)計(jì)需求使件架構(gòu)與 CPU 相比有很大區(qū)別[26]。在像素處理上,每一個(gè)像素點(diǎn)色彩和算對(duì)處理器性能要求不高,但是眾多的像素點(diǎn)需要在極短的時(shí)間內(nèi)處理示出一副完整圖像。所以 GPU 擁有非常多的構(gòu)造簡單的處理核心,這些立存在的,一旦有圖形處理需求,這些核心被同時(shí)調(diào)度起來開辟非常多程去處理顯示問題,這種處理方式與 CPU 采用中斷處理問題有根本不同控制單元比較復(fù)雜,可以做復(fù)雜的邏輯控制,這就需要 CPU 的處理器單較強(qiáng),在處理多線程時(shí)采用時(shí)分復(fù)用的模式;而 GPU 中單個(gè)處理器的性,邏輯處理能力不如 CPU,但是其處理器數(shù)量眾多,適合做單指令多數(shù),即每個(gè)線程的指令是相同的但是其傳入的數(shù)據(jù)不同。如圖 2-1 所示綠色理器中的處理核心,GPU 中的處理核心明顯多于 CPU。圖 2-2 展示了 C多線程時(shí),其實(shí)三個(gè)線程都是同一個(gè)核心在計(jì)算,只是每個(gè)線程分時(shí)使而 GPU 中每個(gè) SP 都會(huì)獨(dú)立處理一個(gè)線程,不存在分時(shí)使用計(jì)算資源[27
CPU和GPU線程處理模式
本文編號(hào):2919314
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