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基于CUDA架构的三维CPML-FDTD并行方法
被引量：
4
1
作者
胡媛
李康
+1 位作者
孔凡敏
杜刘革
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2011年第25期220-223,共4页
为解决时域有限差分(FDTD)算法应用于电大尺寸目标仿真的巨大耗时问题,应用FDTD算法的并行特性和通用图形处理器(GPGPU)技术,实现了一种基于计算统一设备架构(CUDA)的三维FDTD并行计算方法,采用了时域卷积完全匹配层(CPML)吸收边界条件...
为解决时域有限差分(FDTD)算法应用于电大尺寸目标仿真的巨大耗时问题,应用FDTD算法的并行特性和通用图形处理器(GPGPU)技术,实现了一种基于计算统一设备架构(CUDA)的三维FDTD并行计算方法,采用了时域卷积完全匹配层(CPML)吸收边界条件模拟开域空间,对不同网格数目标仿真计算。进一步结合FDTD算法和CUDA的特点进行了优化,当计算空间元胞数在十万数量级及以上时,优化前后GPU运算相对于同时期的CPU分别可获得10和25倍以上的加速,结果表明该方法较适合用于实际电磁问题的仿真。
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关键词
时域有限差分(FDTD)
并行计算
时域卷积完全匹配层(CPML)
基于计算统一设备架构(CUDA)
通用图形处理器(GPGPU)
加速
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职称材料
题名
基于CUDA架构的三维CPML-FDTD并行方法
被引量：
4
1
作者
胡媛
李康
孔凡敏
杜刘革
机构
山东大学信息科学与工程学院无线电物理系
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2011年第25期220-223,共4页
基金
国家重点基础研究发展计划课题(973)(No.2009CB930503
No.2009CB930501
+1 种基金
No.2007CB613203)
山东省优秀中青年科学家科研奖励基金(No.BS2009NJ002)~~
文摘
为解决时域有限差分(FDTD)算法应用于电大尺寸目标仿真的巨大耗时问题,应用FDTD算法的并行特性和通用图形处理器(GPGPU)技术,实现了一种基于计算统一设备架构(CUDA)的三维FDTD并行计算方法,采用了时域卷积完全匹配层(CPML)吸收边界条件模拟开域空间,对不同网格数目标仿真计算。进一步结合FDTD算法和CUDA的特点进行了优化,当计算空间元胞数在十万数量级及以上时,优化前后GPU运算相对于同时期的CPU分别可获得10和25倍以上的加速,结果表明该方法较适合用于实际电磁问题的仿真。
关键词
时域有限差分(FDTD)
并行计算
时域卷积完全匹配层(CPML)
基于计算统一设备架构(CUDA)
通用图形处理器(GPGPU)
加速
Keywords
Finite Difference Time Domain（FDTD）； parallel computing； Convolutionary Perfectly Matched Layer（CPML）； Computer Unified Device Architecture（CUDA）； General Purpose Graphics Processing Units（GPGPU）； acceleration
分类号
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于CUDA架构的三维CPML-FDTD并行方法
胡媛
李康
孔凡敏
杜刘革
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2011
4
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