图形处理单元上基于CUDA的高效磁流体力学模拟
摘要：在各种应用中，包括实验室、天体物理和空间等等，基于理想MHD方程的磁流体力学（MHD）模拟已经成为建模现象的强大工具。解决理想MHD方程的高分辨率方法通常计算量很大，因此经常使用Beowulf集群甚至超级计算机来运行实现了这些方法的代码。随着Compute Unified Device Architecture（CUDA）的出现，现代图形处理器（GPU）为科学模拟提供了并行计算的替代方法。本文提出了GPU-MHD，即完全基于CUDA的MHD模拟的首个实现，并加速了模拟过程。GPU-MHD支持单和双精度计算。进行了一系列的数值测试来验证我们代码的正确性。通过比较单精度和双精度计算结果进行了准确度评估。在NVIDIA GeForce GTX 295（GT200架构）和GTX 480（Fermi架构）图形卡上进行了单精度和双精度的性能测量。这些测量结果表明，与原始串行CPU MHD实现相比，我们基于GPU的实现在不同的图形卡、问题规模和精度上能够取得一到两个数量级的加速。此外，我们扩展了GPU-MHD，以支持模拟结果的可视化，从而整个MHD模拟和可视化过程都可以完全在GPU上执行。
作者：Hon-Cheng Wong, Un-Hong Wong, Xueshang Feng, Zesheng Tang
论文ID：0908.4362
分类：Computational Physics
分类简称：physics.comp-ph
提交时间：2010-11-23