基于GPU的二维FDTD加速算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| §1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| §1.2 时域有限差分方法的简介 | 第11-13页 |
| §1.2.1 时域有限差分方法的发展 | 第11-13页 |
| §1.2.2 时域有限差分方法的应用 | 第13页 |
| §1.3 并行FDTD计算简介 | 第13-16页 |
| §1.3.1 并行计算的简介 | 第13-14页 |
| §1.3.2 基于GPU的FDTD并行计算 | 第14-16页 |
| 第二章 二维FDTD基本理论 | 第16-32页 |
| §2.1 二维情形下的FDTD基本方程 | 第16-20页 |
| §2.2 数值稳定性和数值色散 | 第20-21页 |
| §2.3 吸收边界条件 | 第21-26页 |
| §2.3.1 Mur吸收边界 | 第21-24页 |
| §2.3.2 各向异性完全匹配层 | 第24-26页 |
| §2.4 TF/SF边界条件 | 第26-30页 |
| §2.4.1 入射波的加入 | 第26-27页 |
| §2.4.2 二维TF边界条件 | 第27-30页 |
| §2.5 本章小结 | 第30-32页 |
| 第三章 GPU的计算及CUDA架构 | 第32-42页 |
| §3.1 通用图形处理器技术 | 第32-34页 |
| §3.1.1 图形处理器 | 第32-34页 |
| §3.1.2 通用图形处理器并行程序开发 | 第34页 |
| §3.2 CUDA编程模型 | 第34-41页 |
| §3.2.1 主机和设备 | 第34-36页 |
| §3.2.2 线程层次 | 第36-37页 |
| §3.2.3 硬件映射 | 第37-38页 |
| §3.2.4 软件体系 | 第38-39页 |
| §3.2.5 存储体系 | 第39-41页 |
| §3.3 本文软硬件环境 | 第41页 |
| §3.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 基于CUDA的FDTD并行算法实现 | 第42-50页 |
| §4.1 基于CUDA的FDTD并行算法流程 | 第42-43页 |
| §4.2 二维FDTD并行算法的线程组织形式 | 第43-44页 |
| §4.3 基于CUDA二维FDTD算法具体实现 | 第44-49页 |
| §4.3.1 创建工程项目 | 第44-45页 |
| §4.3.2 程序初始化 | 第45-46页 |
| §4.3.3 电磁场迭代 | 第46-47页 |
| §4.3.4 吸收边界条件 | 第47-49页 |
| §4.4 本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 数值算例 | 第50-76页 |
| §5.1 一维算例 | 第50-51页 |
| §5.2 二维算例 | 第51-75页 |
| §5.3 本章小结 | 第75-76页 |
| 结束语 | 第76-78页 |
| 致谢 | 第78-80页 |
| 参考文献 | 第80-84页 |
| 读硕士期间参加科研项目与发表论文情况 | 第84-85页 |
