基于GPU的高阶辛FDTD算法的并行仿真研究 (2012年)

高阶辛时域有限差分算法（SFDTD）与传统的时域有限差分算法（FDTD）相比具有更优的稳定性和计算精度，但在进行电磁仿真时则更为耗时。为解决这一问题，文章应用SFDTD的空间并行性，研究并实现了基于计算统一设备架构（CUDA）的SFDTD的并行算法仿真；基于费米架构，分析了各种尺度网格下速度的提升，与传统的CPU实现该算法进行比较，验证了该方法的正确性和高速性。