基于CUDA的热传导GPU并行算法研究.pdf

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1、第40卷第5期计算机工程2014年5月V_01．40No．5ComputerEngineeringMav2014·先进计算与数据处理-文章编号：1000—3428(2014)05-0041—04文献标识码：A中图分类号：TP399基于CUDA的热传导GPU并行算法研究孟小华。，黄丛珊，朱丽莎。(暨南大学a．计算机科学系；b．天体测量、动力学与空间科学中法联合实验室，广州510632)摘要：在热传导算法中，使用传统的CPU串行算法或MPI并行算法处理大批量粒子时，存在执行效率低、处理时间长的问题。而图形处理单元(GPU)具有大数据量并行运算的优势，为此，在

2、统一计算设备架构(CUDA)并行编程环境下，采用CPU和GPU协同合作的模式，提出并实现一个基于CUDA的热传导GPU并行算法。根据GPU硬件配置设定Block和Grid的大小，将粒子划分为若干个block，粒子输入到GPU显卡中并行计算，每一个线程执行一个粒子计算，并将结果传回CPU主存，由CPU计算出每个粒子的平均热流。实验结果表明，与CPU串行算法在时间效率方面进行对比，该算法在粒子数到达16000时，加速比提高近900倍，并且加速比随着粒子数的增加而加速提高。关键词：热传导算法；图形处理单元；统一计算设备架构；并行计算；时间效率；加速比Resea

3、rch0nGPUParallelAlgorithm0fHeatConductionBased0nCUDAMENGXiao．hua，，HUANGCong．shah，ZHULi．sha’fa．DepartmentofComputerScience；b．Sino—FranceJointLaboratoryforAstrometry,DynamicsandSpaceScience，JinanUniversity,Guangzhou510632，China)[Abstract]Forrealapplicationsprocessinglargevolumeofpa

4、rticlesinone—dimensionalheatconductionproblem，theresponsetimeofCPUserialalgorithmandMPIparallelalgorithmistoolong．ConsideringGraphicProcessingUnit(GPU)oferspowerfulparallelprocessingcapabilities，itimplementsaGPUparallelheatconductionalgorithmonComputeUnifiedDeviceArchitecture(CUD

5、A)parallelprogrammingenvironmentusingCPUandGPUcollaborativemode．ThealgorithmsetstheblockandgridsizebasedonGPUhardwareconfiguration．Particlesaredividedintoapluralityofblocks，theparticleisintotheGPUgraphicsforparallelcomputing，andonethreadperformsacalculationofaparticle．Itretrieves

6、theprocesseddatatoCPUmainmemoryandcalculatestheaverageheatflowofeachparticle．Experimentalresultsshowthat，comparedwithCPUserialalgorithm，GPUparallelalgorithmhasagreatadvantageintimeeficiency,thespeedupiscloseto900，andspeedupcanimproveastheparticlenumbersizeincreases．【Keywordslheat

7、conductionalgorithm；GraphicProcessingUnit(GPU)；ComputeUnifiedDeviceArchitecture(CUDA)；parallelcomputing；timeeficiency；speedupratioDoI：10．3969／j．issn．1000-3428．2014．05．009十年中，传统的单CPU串行算法或者MPI并行算法被广泛l概述用来计算热传导中粒子的平均热流和平均温度，当粒子的热传导算法可以运用于很多领域，如建筑工程对各种数量太大时，这2种算法的执行时间太长。虽然图形处理材料的研究和选

8、择，以及地质勘探研究等方面，几乎所有单元(GraphicProcessingUn