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GPU通用计算平台上中心差分格式显式有限元并行计算

引用
显式有限元是解决平面非线性动态问题的有效方法.由于显式有限元算法的条件稳定性,对于大规模的有限元问题的求解需要很长的计算时间.图形处理器(GPU)作为一种高度并行化的通用计算处理器,可以很好解决大规模科学计算的速度问题.统一计算架构(CUDA)为实现GPU通用计算提供了高效、简便的方法.因此,建立了基于GPU通用计算平台的中心差分格式的显式有限元并行计算方法.该方法针对GPU计算的特点,对串行算法的流程进行了优化和调整,通过采用线程与单元或节点的一一映射策略,实现了迭代过程的完全并行化.通过数值算例表明,在保证计算精度一致的前提下,采用NVIDIA GTX 460显卡,该方法能够大幅度提高计算效率,是求解平面非线性动态问题的一种高效简便的数值计算方法.

图形处理器、CUDA、中心差分法、显式有限元、并行计算

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TP391(计算技术、计算机技术)

国家"九七三"重点基础研究发展计划基金项目2010B328005;国家自然科学基金项目11102067

2013-04-03(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共8页

412-419

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计算机研究与发展

1000-1239

11-1777/TP

50

2013,50(2)

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国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”

国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
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