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基于GPU并行计算的目标声散射Kirchhoff近似积分方法
1
作者
杨晨轩
安俊英
+1 位作者
孙阳
张毅
《声学技术》
北大核心
2025年第4期499-505,共7页
为提高水下目标中高频声散射的计算效率,文章建立了基于图形处理器(graphics processing unit,GPU)并行计算方式的目标声散射基尔霍夫(Kirchhoff)近似积分计算模型。首先,针对目标声散射的Kirchhoff近似积分方法的常量元模型和面元精确...
为提高水下目标中高频声散射的计算效率,文章建立了基于图形处理器(graphics processing unit,GPU)并行计算方式的目标声散射基尔霍夫(Kirchhoff)近似积分计算模型。首先,针对目标声散射的Kirchhoff近似积分方法的常量元模型和面元精确积分模型,建立基于GPU线程分配的并行化模式,形成可并行计算的算法模型;然后,以半径为1 m的刚性球为目标,采用GPU并行模型计算其声散射目标强度,并通过与解析解的对比验证算法的准确性;最后,以Benchmark模型为目标,通过仿真计算不同条件下的声散射目标强度,对比分析GPU并行计算模型的加速比。结果表明,常量元模型的GPU并行计算效率相比传统串行计算效率提高4~5倍;面元精确积分模型的GPU并行计算效率相比于传统串行计算效率提高8~11倍。基于GPU的并行化模式对目标声散射的Kirchhoff近似积分方法的计算具有明显的加速效果,且随着面元数增加,GPU计算优势更加明显。
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关键词
基尔霍夫(Kirchhoff)近似积分
图形处理器(GPU)
并行计算
目标散射
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职称材料
题名
基于GPU并行计算的目标声散射Kirchhoff近似积分方法
1
作者
杨晨轩
安俊英
孙阳
张毅
机构
中国科学院声学研究所北海研究站
中国科学院大学
出处
《声学技术》
北大核心
2025年第4期499-505,共7页
文摘
为提高水下目标中高频声散射的计算效率,文章建立了基于图形处理器(graphics processing unit,GPU)并行计算方式的目标声散射基尔霍夫(Kirchhoff)近似积分计算模型。首先,针对目标声散射的Kirchhoff近似积分方法的常量元模型和面元精确积分模型,建立基于GPU线程分配的并行化模式,形成可并行计算的算法模型;然后,以半径为1 m的刚性球为目标,采用GPU并行模型计算其声散射目标强度,并通过与解析解的对比验证算法的准确性;最后,以Benchmark模型为目标,通过仿真计算不同条件下的声散射目标强度,对比分析GPU并行计算模型的加速比。结果表明,常量元模型的GPU并行计算效率相比传统串行计算效率提高4~5倍;面元精确积分模型的GPU并行计算效率相比于传统串行计算效率提高8~11倍。基于GPU的并行化模式对目标声散射的Kirchhoff近似积分方法的计算具有明显的加速效果,且随着面元数增加,GPU计算优势更加明显。
关键词
基尔霍夫(Kirchhoff)近似积分
图形处理器(GPU)
并行计算
目标散射
Keywords
Kirchhoff approximate integration
graphics processing unit(GPU)
parallel computing
target scattering
分类号
O427 [理学—声学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于GPU并行计算的目标声散射Kirchhoff近似积分方法
杨晨轩
安俊英
孙阳
张毅
《声学技术》
北大核心
2025
0
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