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GPU并行计算在粒子沉降晶格玻尔兹曼模拟中的应用与优化

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-9页
第1章 绪论第9-14页
   ·课题背景及研究意义第9-10页
   ·国内外研究现状第10-12页
   ·论文的主要研究内容和结构第12-14页
第2章 晶格Boltzmann方法简介第14-21页
   ·晶格Boltzmann方法的发展第14-15页
   ·LBM基本理论和公式第15-16页
   ·LBM的边界条件处理第16-20页
     ·全程反弹边界条件第17-18页
     ·半程反弹边界条件第18-19页
     ·曲线边界条件第19-20页
   ·小结第20-21页
第3章 CUDA简介第21-28页
   ·引言第21-22页
   ·CUDA编程模型第22-25页
     ·主机与设备第22-23页
     ·内核(Kernel)函数第23页
     ·线程模型第23-24页
     ·存储器模型第24-25页
   ·CUDA C简介第25-26页
   ·本文的CUDA实验环境第26-27页
   ·小结第27-28页
第4章 CUDA程序的优化第28-32页
   ·并行划分优化第28-29页
     ·GPU占用率第28-29页
     ·维度划分第29页
   ·存储器访问优化第29-30页
   ·指令流优化第30-31页
   ·综合优化第31页
   ·小结第31-32页
第5章 基于CUDA的两个典型算例的实现与优化第32-48页
   ·二维Poiseuille流的LBM模拟第32-42页
     ·基于CPU和GPU的Poisueille流实演化程及结果对比第33-37页
     ·基于CUDA的Poiseuille流模拟优化第37-42页
   ·二维方腔流的LBM模拟第42-47页
     ·基于CPU和GPU的方腔流的实验结果及对比第43-44页
     ·基于CUDA的方腔流模拟的优化第44-47页
   ·小结第47-48页
第6章 基于CUDA的二维粒子沉降LBM模拟的实现与优化第48-64页
   ·二维粒子沉降第48-55页
     ·二维粒子沉降的几何模型第48-49页
     ·二维粒子沉降的LBM模型第49页
     ·二维粒子沉降的LBM模拟的程序设计第49-55页
   ·基于CPU和GPU的粒子沉降的实验结果第55-57页
   ·粒子沉降维度划分优化第57-59页
   ·粒子沉降存储器访问优化第59-61页
   ·粒子沉降指令流优化第61-62页
   ·粒子沉降综合优化第62-63页
   ·小结第63-64页
第7章 本文的总结与展望第64-66页
   ·总结第64-65页
   ·展望第65-66页
参考文献第66-70页
致谢第70-71页

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