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GPU/CPU协同粗粒度并行计算及在城市区域震害模拟中的应用
被引量：
4
1
作者
韩博
熊琛
+1 位作者
陆新征
叶列平
《地震工程学报》
CSCD
北大核心
2013年第3期582-589,共8页
采用精细结构模型和动力时程分析以提高城市区域建筑震害预测精度已经成为一重要研究方向,而传统的CPU计算平台成本过高,难以推广。本文提出采用基于GPU/CPU协同粗粒度并行计算的方法来实现城市区域建筑震害的高效精细化动力时程计算,...
采用精细结构模型和动力时程分析以提高城市区域建筑震害预测精度已经成为一重要研究方向,而传统的CPU计算平台成本过高,难以推广。本文提出采用基于GPU/CPU协同粗粒度并行计算的方法来实现城市区域建筑震害的高效精细化动力时程计算,可以显著提高效率并降低成本。简述了所采用的程序架构、计算模型、参数选取,对并行计算的效率进行了详细的讨论,并通过一个中等大小城市的案例展示了该方法的优势。
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关键词
区域震害预测
GPU
集中质量剪切模型
粗粒度并行计算
协同计算
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职称材料
题名
GPU/CPU协同粗粒度并行计算及在城市区域震害模拟中的应用
被引量：
4
1
作者
韩博
熊琛
陆新征
叶列平
机构
清华大学土木工程系土木工程安全与耐久教育部重点实验室
出处
《地震工程学报》
CSCD
北大核心
2013年第3期582-589,共8页
基金
国家科技支撑计划课题(2013BAJ08B02)
国家自然科学基金(51222804
+1 种基金
51178249)
清华大学自主科研项目(2010Z01001)
文摘
采用精细结构模型和动力时程分析以提高城市区域建筑震害预测精度已经成为一重要研究方向,而传统的CPU计算平台成本过高,难以推广。本文提出采用基于GPU/CPU协同粗粒度并行计算的方法来实现城市区域建筑震害的高效精细化动力时程计算,可以显著提高效率并降低成本。简述了所采用的程序架构、计算模型、参数选取,对并行计算的效率进行了详细的讨论,并通过一个中等大小城市的案例展示了该方法的优势。
关键词
区域震害预测
GPU
集中质量剪切模型
粗粒度并行计算
协同计算
Keywords
regional seismic damage prediction
GPU
lumped mass shear model
coarse-grained parallel computing
cooperative computing
分类号
P315.941 [天文地球—地震学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
GPU/CPU协同粗粒度并行计算及在城市区域震害模拟中的应用
韩博
熊琛
陆新征
叶列平
《地震工程学报》
CSCD
北大核心
2013
4
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