一个基于GPU并行加速的海啸数值模型.pdf

基于 GPU 并行加速的海啸数值模型 一、标题解释： 本文标题“一个基于GPU并行加速的海啸数值模型”指的是使用图形处理单元（GPU）对海啸数值模型的并行加速，以提高海啸预警效率和准确性。 二、描述解释： 海啸数值模型是指使用数学模型来模拟和预报海啸的过程。基于GPU并行加速的海啸数值模型是指使用GPU来加速海啸数值模型的计算，以提高计算速度和效率。 三、标签解释： 标签“GPU 处理器”指的是使用图形处理单元（GPU）来加速计算。“数据处理”指的是海啸数值模型的计算过程。“参考文献”指的是论文中引用的相关文献。“专业指导”指的是论文的专业领域和指导老师。 四、部分内容解释： 论文的部分内容介绍了海啸数值模型的背景和重要性，包括海啸的成因、预警的必要性和挑战性。然后，论文介绍了基于GPU并行加速的海啸数值模型的开发和实现，包括使用CUDA_C语言编写内核函数、将原模型中海啸传播计算模块移植到GPU上并行加速、CPU负责模型其他代码的执行等。 五、COMCOT海啸数值模型： COMCOT是指Coastal Ocean Model for Tsunami and Coastal Ocean， 是一种常用的海啸数值模型。COMCOT模型可以模拟海啸的传播、海啸的影响和海啸预警等过程。 六、GPU并行加速： GPU并行加速是指使用图形处理单元（GPU）来加速计算的过程。GPU具有多个核心和高-performance的计算能力，可以加速大量的计算过程。基于GPU并行加速的COMCOT模型可以提高计算速度和效率，缩短海啸预报时间。 七、 CUDA_C语言： CUDA_C是指Compute Unified Device Architecture（CUDA），是一种由NVIDIA开发的并行计算架构。CUDA_C语言是用于编写GPU内核函数的语言，用于开发基于GPU的并行应用程序。 八、海啸预警效率提升： 基于GPU并行加速的COMCOT模型可以提高海啸预警效率，缩短海啸预报时间，提高预警的准确性和实时性。论文结果表明，基于GPU并行加速的COMCOT模型相比串行版本效率提升超过67倍，加速性能显著优于基于CPU共享内存的OpenMP并行版本。 九、结论： 本文介绍了基于GPU并行加速的海啸数值模型的开发和实现，讨论了COMCOT模型的背景和重要性，论证了基于GPU并行加速的海啸数值模型可以提高海啸预警效率和准确性，缩短海啸预报时间。