基于射线穿透法的GPU并行阶梯型有限差分网格生成算法.pdf

《基于射线穿透法的GPU并行阶梯型有限差分网格生成算法》 该文主要探讨了一种基于图形处理器（GPU）并行计算技术的新型阶梯型有限差分网格生成算法，该算法针对传统射线穿透法进行了优化，旨在提高三维大规模有限差分网格生成的效率。在三维有限差分计算中，网格生成是至关重要的基础，其效率直接影响到后续的计算速度和精度。传统的阶梯型有限差分网格生成方法主要包括射线穿透法和切片法，但这些方法在处理大规模数据时往往受限于计算资源和时间。 论文中提出的新算法是在传统串行射线穿透法基础上发展而来的。它充分利用了GPU的并行计算能力，通过采用分批次的数据传输策略，使算法能处理的数据规模不再受制于GPU内存大小，从而在保证数据传输效率的同时，扩大了网格生成的规模。此外，该并行算法还创新性地在GPU线程内部自动生成射线起点坐标，减少了主机与设备间的数据传输，进一步提升了算法执行效率和并行化程度。 在数值实验的对比分析中，新提出的并行算法显示出了显著优于传统射线穿透法的性能。这表明，该并行算法不仅能有效加速网格生成过程，还能应对复杂模型下的大规模数值模拟需求，对于提高计算效率和解决大规模计算问题具有重要意义。 论文的关键词包括网格生成、GPU并行计算、射线穿透法以及数据传输策略，这些关键词反映了研究的核心内容和技术手段。文章的中图分类号和国标学科代码表明，这是一篇专注于计算机科学和计算物理领域的研究工作，文献标志码AA则表示其具有较高的学术价值和应用前景。 这篇论文深入研究了基于射线穿透法的GPU并行阶梯型有限差分网格生成算法，为提高三维有限差分计算的效率提供了新的解决方案。这一技术对于提升大规模数值模拟的计算速度和处理能力具有重要的理论与实践意义，对于从事相关领域的科研人员和技术开发者来说，具有很高的参考价值。