基于GPU的流体模拟加速方法
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 研究背景 | 第8-9页 |
| 1.2 研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 研究动向 | 第10-12页 |
| 1.4 本文工作 | 第12-13页 |
| 第二章 流体模拟的Navier-Stokes方程 | 第13-22页 |
| 2.1 Navier-Stokes方程的描述 | 第13-14页 |
| 2.2 Navier-Stokes方程的离散求解 | 第14-22页 |
| 第三章 基于CUDA的流体模拟加速方法 | 第22-42页 |
| 3.1 基于CUDA的高性能计算 | 第22-28页 |
| 3.1.1 基于GPU的通用计算 | 第22-23页 |
| 3.1.2 CUDA概述 | 第23页 |
| 3.1.3 CUDA体系结构 | 第23-24页 |
| 3.1.4 CUDA编程模型 | 第24-26页 |
| 3.1.5 CUDA存储模型 | 第26-28页 |
| 3.2 CUDA上的流体模拟加速方法 | 第28-42页 |
| 3.2.1 并行共轭梯度法 | 第29-35页 |
| 3.2.1.1 共轭梯度法 | 第29-31页 |
| 3.2.1.2 矩阵向量乘算法 | 第31页 |
| 3.2.1.3 改进的矩阵向量乘算法 | 第31-34页 |
| 3.2.1.4 内积算法及其改进 | 第34-35页 |
| 3.2.2 并行共轭梯度法在CUDA上的实现细节 | 第35-37页 |
| 3.2.2.1 算法的数据结构 | 第35-37页 |
| 3.2.2.2 算法的优化策略 | 第37页 |
| 3.2.3 实验结果与分析 | 第37-42页 |
| 第四章 总结与展望 | 第42-43页 |
| 参考文献 | 第43-46页 |
| 致谢 | 第46-47页 |
