| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 | 第10-12页 |
| 1.2 快点火方法原理及国内外研究发展现状 | 第12-13页 |
| 1.3 本文的主要工作与创新 | 第13-14页 |
| 1.4 本论文的结构安排 | 第14-15页 |
| 第二章 基于GPU并行计算的基础 | 第15-26页 |
| 2.1 引言 | 第15-17页 |
| 2.2 GPU系统结构 | 第17-20页 |
| 2.2.1 Kepler GK110架构 | 第17-19页 |
| 2.2.2 Kepler GK110内存子系统 | 第19-20页 |
| 2.3 GPU编程模型 | 第20-25页 |
| 2.3.1 内核与CUDA中线程的调度执行 | 第20-22页 |
| 2.3.2 CUDA的存储器结构 | 第22-23页 |
| 2.3.3 CPU与GPU异构编程 | 第23-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 LPICMCC++软件的PIC/MCC模拟算法 | 第26-41页 |
| 3.1 粒子运动的求解 | 第26-28页 |
| 3.2 电荷和电流密度的求解 | 第28-35页 |
| 3.3 场的求解 | 第35-37页 |
| 3.3.1 横向场的求解 | 第35-37页 |
| 3.3.2 纵向场的求解 | 第37页 |
| 3.4 光电离 | 第37-38页 |
| 3.5 电子碰撞电离 | 第38-39页 |
| 3.6 两体碰撞 | 第39-40页 |
| 3.7 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 PIC/MCC方法在GPU上的并行 | 第41-49页 |
| 4.1 LPICMCC++串/并行程序概述 | 第41-44页 |
| 4.1.1 PIC/MCC模拟流程 | 第41-42页 |
| 4.1.2 CPU程序剖析 | 第42页 |
| 4.1.3 程序流程和数据结构 | 第42-44页 |
| 4.2 粒子运动的求解在CUDA中的实现 | 第44-45页 |
| 4.3 源的求解在CUDA中的实现 | 第45-46页 |
| 4.4 场的求解在CUDA中的实现 | 第46页 |
| 4.5 光电离求解在CUDA中的实现 | 第46-47页 |
| 4.6 两体碰撞在CUDA中的实现 | 第47-48页 |
| 4.7 电子碰撞电离在CUDA中的实现 | 第48页 |
| 4.8 本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 总体实现及结果分析 | 第49-60页 |
| 5.1 结果正确性检查 | 第49-56页 |
| 5.1.1 粒子密度信息对比 | 第50-53页 |
| 5.1.2 场的分布对比 | 第53-56页 |
| 5.1.3 误差 | 第56页 |
| 5.2 加速比 | 第56-59页 |
| 5.3 本章小结 | 第59-60页 |
| 第六章 总结 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-64页 |