基于GPU-CA异构并行的连铸坯凝固组织软测量模型

摘要：

铸坯凝固组织结构软测量模型算法复杂,计算量大,求解耗时长,基于中央处理器(CPU)的串行求解方法难以适应大尺寸铸件的预测需求.为了提高模型的计算效率,提出一种基于图形处理器(GPU)异构并行的元胞自动机(CA)软测量模型.首先设计GPU-CA异构并行算法,消除元胞之间的数据依赖和数据竞争问题,优化数据并行度;其次设计多流任务调度方案,解决单流中独立任务互相等待的问题,提高任务并行度;最后,使用某钢厂大型连铸机生产的两个钢种进行模型测试,预测结果与钢厂实验数据有较高的吻合度,等轴晶率误差约分别为1％和1.5％,温度与实测温度的最大相对误差为1.37％.与CPU计算精度相同的情况下,GPU的计算加速比高达数百倍,极大地提高了模型的计算速度.

关键词：GPU-CA异构、并行算法、凝固组织结构、加速比、软测量模型

所属期刊栏目：43

分类号：TH7;TP3(仪器、仪表)

资助基金：国家自然科学基金51634002

在线出版日期：2023-04-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：219-228