针对具有物理机制的分布式水文模型对大流域、长序列模拟计算时间长、模拟速度慢的问题,引入基于GPU的并行计算技术,实现分布式水文模型WEP-L(water and energy transfer processes in large river basins)产流过程的并行化。选择鄱阳...针对具有物理机制的分布式水文模型对大流域、长序列模拟计算时间长、模拟速度慢的问题,引入基于GPU的并行计算技术,实现分布式水文模型WEP-L(water and energy transfer processes in large river basins)产流过程的并行化。选择鄱阳湖流域为实验区,采用计算能力为8.6的NVIDIA RTX A4000对算法性能进行测试。研究表明:提出的基于GPU的分布式水文模型并行算法具有良好的加速效果,当线程总数越接近划分的子流域个数(计算任务量)时,并行性能越好,在实验流域WEP-L模型子流域单元为8712个时,加速比最大达到2.5左右;随着计算任务量的增加,加速比逐渐增大,当实验流域WEP-L模型子流域单元增加到24897个时,加速比能达到3.5,表明GPU并行算法在大尺度流域分布式水文模型计算中具有良好的发展潜力。展开更多
提出了一种基于Vulkan架构的弹跳射线(shooting and bouncing ray,SBR)加速计算方法,用于电大复杂目标雷达散射截面的快速计算。设计了高效的Vulkan计算着色器,充分利用GPU硬件光追,显著提升了SBR法中光线求交的计算速度;引入了双命令...提出了一种基于Vulkan架构的弹跳射线(shooting and bouncing ray,SBR)加速计算方法,用于电大复杂目标雷达散射截面的快速计算。设计了高效的Vulkan计算着色器,充分利用GPU硬件光追,显著提升了SBR法中光线求交的计算速度;引入了双命令缓冲机制,使得CPU与GPU能够高效协同工作,从而加速多角度扫描任务的执行;在虚拟孔径面上划分互不干扰的子任务,进一步提升了多GPU并行的利用效率。实验结果表明:所提出方法在计算电大复杂目标雷达散射截面时相较于FEKO RL-GO方法实现了40倍以上的加速;双命令缓冲机制提升了约42%的多角度扫描速度;双GPU计算并行效率超过90%。展开更多
文摘针对具有物理机制的分布式水文模型对大流域、长序列模拟计算时间长、模拟速度慢的问题,引入基于GPU的并行计算技术,实现分布式水文模型WEP-L(water and energy transfer processes in large river basins)产流过程的并行化。选择鄱阳湖流域为实验区,采用计算能力为8.6的NVIDIA RTX A4000对算法性能进行测试。研究表明:提出的基于GPU的分布式水文模型并行算法具有良好的加速效果,当线程总数越接近划分的子流域个数(计算任务量)时,并行性能越好,在实验流域WEP-L模型子流域单元为8712个时,加速比最大达到2.5左右;随着计算任务量的增加,加速比逐渐增大,当实验流域WEP-L模型子流域单元增加到24897个时,加速比能达到3.5,表明GPU并行算法在大尺度流域分布式水文模型计算中具有良好的发展潜力。
文摘提出了一种基于Vulkan架构的弹跳射线(shooting and bouncing ray,SBR)加速计算方法,用于电大复杂目标雷达散射截面的快速计算。设计了高效的Vulkan计算着色器,充分利用GPU硬件光追,显著提升了SBR法中光线求交的计算速度;引入了双命令缓冲机制,使得CPU与GPU能够高效协同工作,从而加速多角度扫描任务的执行;在虚拟孔径面上划分互不干扰的子任务,进一步提升了多GPU并行的利用效率。实验结果表明:所提出方法在计算电大复杂目标雷达散射截面时相较于FEKO RL-GO方法实现了40倍以上的加速;双命令缓冲机制提升了约42%的多角度扫描速度;双GPU计算并行效率超过90%。
