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

在计算物理与计算机科学的交叉领域中，三维有限差分计算模型扮演着至关重要的角色。该模型广泛应用于各种数值模拟，包括地球物理学、流体力学、电磁场计算等多个研究领域。然而，大规模三维模型的数值模拟对于计算资源和时间的要求极高。为了提高计算效率，如何有效生成有限差分网格成为研究热点。传统方法如射线穿透法和切片法在处理大规模数据时，由于受到计算资源限制，难以满足日益增长的计算需求。 在这一背景下，《基于射线穿透法的GPU并行阶梯型有限差分网格生成算法》应运而生，为三维大规模有限差分网格生成提供了全新的并行计算方案。该研究立足于传统的射线穿透法，通过GPU的强大并行计算能力，显著提升了网格生成的效率和规模。在该算法中，数据被分批次传输至GPU，使得处理的数据规模不再受限于GPU内存的大小，同时保持了高效的数据传输。此外，算法在GPU内部动态生成射线起点坐标，极大地减少了主机与设备间的数据传输量，加速了算法的执行。 该研究的具体内容包括对传统射线穿透法的分析、基于GPU并行计算的优化方案设计以及算法性能的实验验证。论文通过详细的数值实验，对新提出的并行算法与传统算法进行了对比分析。结果表明，新算法在网格生成时间上具有明显优势，能够有效应对大规模数值模拟的需求，显著提高计算效率。 作为学术成果，该论文为并行计算在有限差分网格生成中的应用提供了新的视角，也为相关领域的科研人员和技术开发者提供了宝贵的参考。其技术手段覆盖了网格生成、GPU并行计算、射线穿透法以及数据传输策略等关键词，深入挖掘了GPU在数据密集型计算中的潜力。 文章中所采用的分批次数据传输策略，确保了大规模数据的有效处理，同时避免了因内存限制而导致的性能瓶颈。而GPU内部自动生成射线起点坐标的创新设计，不仅降低了系统开销，还提高了并行化程度，这对提升算法执行效率至关重要。 随着计算机硬件技术的快速发展，GPU计算能力越来越强，其在科学计算和工程模拟中的应用越来越广泛。基于射线穿透法的GPU并行阶梯型有限差分网格生成算法的研究，为相关领域的技术人员提供了一种高效、可靠的新工具，有助于推动科学计算技术的进步。 该论文所提出的并行网格生成算法，不仅对提高三维有限差分计算效率有重大意义，也对相关计算物理和计算机科学领域的发展具有深远影响。这一研究成果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。