【目的】本文在多GPU平臺(tái)上,對(duì)基于快速多極子方法(FMM)和粒子網(wǎng)格方法(PM)的天文N體模擬軟件PHoToNs的核心函數(shù)進(jìn)行CUDA加速實(shí)現(xiàn)和性能優(yōu)化�！痉椒ā恐饕獌�(yōu)化方法包括算法的參數(shù)優(yōu)化、頁(yè)鎖定內(nèi)存和CUDA流優(yōu)化、混合精度和快速數(shù)學(xué)庫(kù)優(yōu)化等。【結(jié)果】?jī)?yōu)化后的短程力相互作用核心函數(shù)在Titan V的GPU平臺(tái)上采用4張GPU卡的計(jì)算速度相對(duì)采用4個(gè)Intel Xeon CPU核提高了約410倍。【結(jié)論】本文的優(yōu)化技術(shù)可為其它高性能GPU異構(gòu)平臺(tái)上的進(jìn)一步算法研究和超大規(guī)模天文N體模擬提供支撐。

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【文章目錄】：
引言
1 FMM-PM算法原理
    1.1 快速多極子方法
    1.2 粒子網(wǎng)格方法
    1.3 FMM-PM耦合方法
2 FMM在GPU上的實(shí)現(xiàn)
3 FMM在GPU上的性能優(yōu)化
    3.1 核心函數(shù)的參數(shù)優(yōu)化
    3.2 頁(yè)鎖定內(nèi)存優(yōu)化和CUDA流優(yōu)化
    3.3 混合精度和快速數(shù)學(xué)庫(kù)優(yōu)化
4 數(shù)值結(jié)果
5 結(jié)論與展望
利益沖突聲明



本文編號(hào)：4007027