基于GPU/CPU多级并行CFD优化策略的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| ·课题研究背景 | 第10-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12页 |
| ·本文主要工作 | 第12-15页 |
| 第二章 GPU 与并行计算技术 | 第15-30页 |
| ·传统并行计算技术 | 第15-21页 |
| ·并行计算的需求 | 第15页 |
| ·并行计算的发展 | 第15-19页 |
| ·并行计算的相关概念 | 第19-21页 |
| ·GPU 并行计算技术 | 第21-28页 |
| ·GPU 计算的发展 | 第21-23页 |
| ·CUDA 编程模型 | 第23-25页 |
| ·CUDA 存储器模型及性能优化 | 第25-28页 |
| ·异构计算技术 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 Kriging 代理模型及并行实现 | 第30-45页 |
| ·Kriging 代理模型介绍 | 第30-34页 |
| ·常用代理模型介绍 | 第30-33页 |
| ·Kriging 代理模型优点 | 第33-34页 |
| ·Kriging 代理模型的建立 | 第34-38页 |
| ·实验设计方法 | 第34-35页 |
| ·Kriging 的构建 | 第35-38页 |
| ·Kriging 代理模型的异构平台实现 | 第38-42页 |
| ·研究背景 | 第38页 |
| ·算法GPU 并行实现 | 第38-42页 |
| ·实验结果及分析 | 第42-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 Memetic 算法及并行实现 | 第45-58页 |
| ·研究背景 | 第45-47页 |
| ·优化算法的应用 | 第45页 |
| ·传统优化技术 | 第45-47页 |
| ·遗传算法 | 第47-50页 |
| ·遗传算法的基本理论研究 | 第47-48页 |
| ·遗传算法的基本流程 | 第48-50页 |
| ·Memetic 算法 | 第50-54页 |
| ·Memetic 算法的提出 | 第50-52页 |
| ·Memetic 算法的构建 | 第52-54页 |
| ·Memetic 算法的并行实现 | 第54-55页 |
| ·试验结果及分析 | 第55-57页 |
| ·实验环境 | 第55页 |
| ·测试用例及条件 | 第55页 |
| ·试验结果分析 | 第55-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第五章 CFD 及CAA 技术的并行算法研究 | 第58-72页 |
| ·研究问题的提出 | 第58-61页 |
| ·计算流体力学 | 第58-59页 |
| ·计算气动声学 | 第59-61页 |
| ·控制方程及求解 | 第61-67页 |
| ·LEE 简述 | 第61-63页 |
| ·空间离散 | 第63-66页 |
| ·时间推进 | 第66-67页 |
| ·并行算法设计与实现 | 第67-69页 |
| ·GPU 并行算法实现 | 第67-68页 |
| ·多处理机并行算法实现 | 第68-69页 |
| ·试验结果与分析 | 第69-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 第六章 总结与展望 | 第72-74页 |
| ·工作总结 | 第72-73页 |
| ·研究展望 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第81页 |
