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基于Matlab平台有限元方法的GPU加速
被引量:
3
1
作者
苏辉
邱夏青
马文鹏
《信阳师范学院学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2018年第4期677-680,共4页
基于Matlab平台,采用有限元方法实现了对二维拉普拉斯(Laplace)方程在GPU平台上的加速.通过对物理问题的分析与物理模型的构建,完成总体CSR格式存储的刚度矩阵的生成;使用Matlab和CUDA混合编程,在Matlab平台上实现该有限元问题的并行加...
基于Matlab平台,采用有限元方法实现了对二维拉普拉斯(Laplace)方程在GPU平台上的加速.通过对物理问题的分析与物理模型的构建,完成总体CSR格式存储的刚度矩阵的生成;使用Matlab和CUDA混合编程,在Matlab平台上实现该有限元问题的并行加速;并结合Cu Blas数值计算库采用PCG算法求解装配后的大型线性稀疏方程组,从而高效地迭代出各格点的速度势.该算法既充分发挥了Matlab在数值计算方面的高效性,又充分发挥了GPU在细粒度并行加速方面的优势.
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关键词
cuda程序设计
有限元方法
GPU
预处理共轭梯度算法
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职称材料
题名
基于Matlab平台有限元方法的GPU加速
被引量:
3
1
作者
苏辉
邱夏青
马文鹏
机构
信阳师范学院网络信息与计算中心
信阳师范学院计算机与信息技术学院
出处
《信阳师范学院学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2018年第4期677-680,共4页
基金
国家自然科学基金项目(61402303
61501393)
+1 种基金
河南省高等学校重点科研项目(17B520034)
河南省教育厅教改项目(2017-JSJYYB-055)
文摘
基于Matlab平台,采用有限元方法实现了对二维拉普拉斯(Laplace)方程在GPU平台上的加速.通过对物理问题的分析与物理模型的构建,完成总体CSR格式存储的刚度矩阵的生成;使用Matlab和CUDA混合编程,在Matlab平台上实现该有限元问题的并行加速;并结合Cu Blas数值计算库采用PCG算法求解装配后的大型线性稀疏方程组,从而高效地迭代出各格点的速度势.该算法既充分发挥了Matlab在数值计算方面的高效性,又充分发挥了GPU在细粒度并行加速方面的优势.
关键词
cuda程序设计
有限元方法
GPU
预处理共轭梯度算法
Keywords
cuda
programming
finite element method
GPU
preconditioned conjugate gradient algorithm
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Matlab平台有限元方法的GPU加速
苏辉
邱夏青
马文鹏
《信阳师范学院学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2018
3
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