【摘 要】
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在大部分的天文数值模拟中,有效的辐射机制计算一直是个热点问题,而等离子体的非电离平衡状态的求解更是其中的难点之一。当前天文数值模拟领域有一些较为出色的通用模拟框架
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在大部分的天文数值模拟中,有效的辐射机制计算一直是个热点问题,而等离子体的非电离平衡状态的求解更是其中的难点之一。当前天文数值模拟领域有一些较为出色的通用模拟框架,其中仅有FLASH、ENZO支持少量元素的非电离平衡求解,其余软件只支持非电离平衡计算的扩展接口。在非电离平衡求解这个单一问题上,如今较为出色的团队是美国Randall Simth团队,提供了专用于各种非电离平衡的计算的函数库(Libapecnei),但Libapecnei为CPU下的求解器,受限于CPU的性能瓶颈,非电离平衡的计算耗时非常大。相对于传统的CPU,GPU在计算能力和存储带宽上有明显优势。因此对非电离平衡做GPU计算加速,可以解决非电离平衡计算的性能问题。非电离平衡计算具有计算密集、迭代次数多、数据上下文相互依赖的特点,核心计算内容为求解常微分方程。本文基于以上特点,利用GPU对非电离平衡计算进行优化。首先本文为非电离平衡计算中常微分方程组的求解设计了基于GPU的四阶龙格库塔算法,同时将非电离平衡的计算过程进行分解,划分为方程建立及方程求解两部分,分别设计了仅迁移方程求解部分至GPU的主体计算优化方案,以及迁移方程建立、求解两部分的完整计算优化方案,并对不同优化方案的性能进行研究对比。其次,对GPU非电离平衡求解做计算优化,通过显存复用,减少CPU与GPU间拷贝数据的时间开销;采用合理的数据划分、线程划分,最大化的发挥GPU计算性能;通过GPU内存对齐,合并内存访问,提升GPU线程的读写性能,缩减计算时间。最后,本文采用MPI并行框架,分别实现了多核CPU、多核CPU-GPU的非电离平衡计算,研究非电离平衡求解在不同框架下的计算性能。实验显示,对整个非电离平衡计算过程而言,采用完整计算优化方案的加速效果更为理想;本文在单CPU(Xeon E5-2620)与单GPU(Tesla K40C)的实验环境中,相对于原始的串行方案,优化后的基于GPU的非电离平衡求解器,可获得212.7倍的加速比;并且在多核CPU-GPU并行环境中,本文的多核CPU-GPU非电离平衡计算方案可以充分的发挥GPU非电离平衡求解的计算性能。
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