【GPU处理器】GPU，全称为Graphics Processing Unit，最初设计用于处理图形和图像处理任务，但随着技术的发展，它已经成为一种强大的并行计算平台。在本文中，GPU被用来解决FMM算法中的PP问题，利用其并行计算能力来提高计算效率。
【数据处理】FMM（Fast Multipole Method）快速多极子算法是一种高效处理多体问题的方法，主要用于减少大规模计算中的计算复杂度。PP问题，即粒子到粒子（Particle to Particle）的问题，是FMM算法的核心部分，涉及到大量粒子之间的相互作用计算。
【参考文献】文章引用了相关领域的研究，表明作者对当前FMM算法和GPU应用的了解，并且可能参考了前人的工作来改进PP问题在GPU上的实现。
【专业指导】论文提出了在GPU上处理PP问题的新方法，针对GPU在处理PP问题时存在的负载不平衡和计算规模受限于显存大小等问题，进行了优化。这种方法基于统一计算设备架构平台，尤其是CUDA编程模型，旨在充分利用CPU和GPU组成的异构体系结构的优势。
【统一计算架构】CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA推出的编程模型，允许开发者直接利用GPU进行通用计算。CUDA提供了一个并行计算框架，使得GPU可以处理除了图形任务之外的更广泛计算任务。
【快速多极子算法】FMM算法的核心在于将粒子间的相互作用分解为局部和远距离部分，通过多极展开减少计算量。在GPU上实现PP问题，可以极大地加速远距离相互作用的计算。
【PP问题】在FMM中，PP问题涉及计算每个粒子与其他所有粒子的直接相互作用，这是一个计算密集型任务。文章提出以Box（小立方体）作为并行计算单位，并在内存中开辟缓冲区，通过多线程流水计算，改善了计算效率，减少了负载不平衡，同时也解决了显存限制的问题。
【实验结果】通过CUDA加速，PP问题的计算时间显著降低，整体FMM模拟效率得到提升，适用于实时模拟各种多体问题。实验验证了所提出的GPU实现方法的有效性。
【异构体系结构】CPU和GPU结合的系统结构，结合了CPU的控制和内存管理优势以及GPU的并行计算能力，能够更好地处理计算密集型任务，如FMM中的PP问题。
该研究探讨了在GPU上解决FMM算法中的PP问题，提出了一种新的实现策略，通过CUDA编程模型和优化的并行计算方法，有效解决了负载不均衡和显存限制的问题，提升了计算效率，对于实时模拟多体问题具有重要的应用价值。
