| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第13-21页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第13-16页 |
| 1.1.1 计算流体力学中流固耦合 | 第13-15页 |
| 1.1.2 CFD与高性能计算 | 第15-16页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第16-19页 |
| 1.2.1 异构系统架构 | 第16-17页 |
| 1.2.2 格子玻尔兹曼法(Lattice-Boltzmann method,LBM) | 第17-18页 |
| 1.2.3 浸入边界法(Immersed Boundary method,IBM) | 第18-19页 |
| 1.3 论文主要内容和结构组成 | 第19-21页 |
| 第2章 IB-LBM计算模型与数值框架 | 第21-30页 |
| 2.1 LBM计算模型与数值框架 | 第21-24页 |
| 2.1.1 LBM演化方程 | 第22-23页 |
| 2.1.2 LBM格子模型 | 第23-24页 |
| 2.1.3 LBM计算步骤 | 第24页 |
| 2.2 IB-LBM数值框架 | 第24-27页 |
| 2.2.1 IBM基本原理 | 第24-25页 |
| 2.2.2 IB-LBM数值框架 | 第25-27页 |
| 2.3 IB-LBM串行计算 | 第27-28页 |
| 2.4 IB-LBM数值验证 | 第28-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 异构并行系统架构 | 第30-39页 |
| 3.1 GPU/MIC与CPU设计特点 | 第30-34页 |
| 3.1.1 MIC体系结构 | 第32-33页 |
| 3.1.2 GPU体系结构 | 第33-34页 |
| 3.2 CPU-GPU异构系统架构 | 第34-36页 |
| 3.3 CUDA编译框架 | 第36-38页 |
| 3.3.1 CUDA编译模型 | 第36-37页 |
| 3.3.2 CUDA储存器模型 | 第37-38页 |
| 3.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 LBM和IBM并行算法 | 第39-47页 |
| 4.1 更新的LBM实现 | 第39-43页 |
| 4.1.1 LBM并行算法 | 第39-42页 |
| 4.1.2 LBM数据结构优化 | 第42-43页 |
| 4.2 修正的IBM实现 | 第43-46页 |
| 4.2.1 IBM并行算法 | 第43-45页 |
| 4.2.2 IBM数据结构优化 | 第45-46页 |
| 4.3 本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 IB-LBM在异构并行系统上的实现 | 第47-52页 |
| 5.1 IB-LBM在CPU-GPU异构系统的实现策略 | 第48-49页 |
| 5.2 IB-LBM在CPU-MIC异构系统的实现策略 | 第49-50页 |
| 5.3 本章小结 | 第50-52页 |
| 第6章 性能评估 | 第52-63页 |
| 6.1 LBM模拟性能评估 | 第53-57页 |
| 6.2 IBM模拟性能评估 | 第57-58页 |
| 6.3 IB-LBM在异构系统实现的性能评估 | 第58-61页 |
| 6.3.1 CPU-GPU异构系统 | 第58-60页 |
| 6.3.2 CPU-MIC异构平台 | 第60-61页 |
| 6.4 本章小结 | 第61-63页 |
| 结论 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-70页 |
| 致谢 | 第70页 |
