基于GPU的并行非結(jié)構(gòu)網(wǎng)格生成技術(shù)研究的開(kāi)題報(bào)告_第1頁(yè)
基于GPU的并行非結(jié)構(gòu)網(wǎng)格生成技術(shù)研究的開(kāi)題報(bào)告_第2頁(yè)
基于GPU的并行非結(jié)構(gòu)網(wǎng)格生成技術(shù)研究的開(kāi)題報(bào)告_第3頁(yè)
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基于GPU的并行非結(jié)構(gòu)網(wǎng)格生成技術(shù)研究的開(kāi)題報(bào)告一、選題背景及意義非結(jié)構(gòu)網(wǎng)格(UnstructuredMesh)是在非規(guī)則幾何模型上進(jìn)行數(shù)值計(jì)算的重要手段。在科學(xué)計(jì)算、計(jì)算機(jī)仿真、計(jì)算機(jī)輔助工程等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。然而,非結(jié)構(gòu)網(wǎng)格的生成是非常耗時(shí)的計(jì)算過(guò)程,需要在復(fù)雜幾何模型上進(jìn)行高度并行化的實(shí)現(xiàn)。傳統(tǒng)的串行非結(jié)構(gòu)網(wǎng)格生成算法已經(jīng)無(wú)法勝任現(xiàn)代海量數(shù)據(jù)計(jì)算的需求。因此,如何采用高效的并行算法及處理器架構(gòu)極其重要。當(dāng)前,由于GPU諸多優(yōu)勢(shì),例如高并行計(jì)算速度、大量流處理器,GPU已經(jīng)成功應(yīng)用于科學(xué)計(jì)算、深度學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。GPU與非結(jié)構(gòu)網(wǎng)格生成技術(shù)的技術(shù)結(jié)合,是目前高性能計(jì)算領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一。因此,本文旨在研究基于GPU的并行非結(jié)構(gòu)網(wǎng)格生成技術(shù),通過(guò)GPU的高效并行計(jì)算能力,提高非結(jié)構(gòu)網(wǎng)格生成的計(jì)算速度和準(zhǔn)確性,以滿足現(xiàn)代科學(xué)計(jì)算和工程仿真的應(yīng)用需要。二、研究?jī)?nèi)容及技術(shù)路線本文將圍繞基于GPU的并行非結(jié)構(gòu)網(wǎng)格生成技術(shù)進(jìn)行研究,具體包括以下研究?jī)?nèi)容:1.GPU并行算法的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)本文將研究實(shí)現(xiàn)一套基于GPU的非結(jié)構(gòu)網(wǎng)格生成并行算法,并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行優(yōu)化算法設(shè)計(jì)。2.GPU架構(gòu)的適配與優(yōu)化本文將對(duì)GPU的架構(gòu)進(jìn)行深入研究,了解GPU計(jì)算特點(diǎn),通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法的優(yōu)化,提高GPU并行算法的效率。3.并行非結(jié)構(gòu)網(wǎng)格生成技術(shù)的實(shí)現(xiàn)本文將采用CUDA/GPU平臺(tái),將研究實(shí)現(xiàn)高效率的非結(jié)構(gòu)網(wǎng)格生成技術(shù)。4.系統(tǒng)性能測(cè)試及結(jié)果分析本文將通過(guò)實(shí)驗(yàn)測(cè)試并行非結(jié)構(gòu)網(wǎng)格生成技術(shù)的性能,并對(duì)結(jié)果進(jìn)行深入分析。技術(shù)路線:1.研究并整理現(xiàn)有的非結(jié)構(gòu)網(wǎng)格生成算法及其并行化實(shí)現(xiàn)方式。2.了解GPU及CUDA并行計(jì)算架構(gòu)的特點(diǎn),并針對(duì)非結(jié)構(gòu)網(wǎng)格生成問(wèn)題進(jìn)行GPU并行算法的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。3.GPU并行算法的實(shí)現(xiàn)過(guò)程中,結(jié)合相關(guān)的優(yōu)化算法進(jìn)行GPU架構(gòu)優(yōu)化,提高非結(jié)構(gòu)網(wǎng)格生成的效率和準(zhǔn)確性。4.采用標(biāo)準(zhǔn)的性能測(cè)試工具測(cè)試系統(tǒng)性能,提取測(cè)試數(shù)據(jù)進(jìn)行系統(tǒng)性能分析,驗(yàn)證所提出解決方案的可行性和有效性。三、研究預(yù)期結(jié)果本文研究的基于GPU的非結(jié)構(gòu)網(wǎng)格生成技術(shù),將在以下方面有所貢獻(xiàn):1.提供一種有效的非結(jié)構(gòu)網(wǎng)格生成技術(shù),通過(guò)GPU的高效并行計(jì)算能力,顯著提高了非結(jié)構(gòu)網(wǎng)格的計(jì)算速度和準(zhǔn)確性。2.設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一系列優(yōu)化算法,并針對(duì)GPU的架構(gòu)屬性進(jìn)行優(yōu)化,使得非結(jié)構(gòu)網(wǎng)格生成算法的效率得到進(jìn)一步提高。3.通過(guò)系統(tǒng)性能測(cè)試,評(píng)估了所提出解決方案的可行性和有效性,為科學(xué)計(jì)算和工程仿真領(lǐng)域的應(yīng)用提供技術(shù)支持。四、研究進(jìn)度安排本文的研究進(jìn)度安排如下:1.學(xué)習(xí)并整理非結(jié)構(gòu)網(wǎng)格生成算法及其并行化方案,完成與相關(guān)研究的背景調(diào)研,研究計(jì)劃書(shū)撰寫(xiě),初步確定研究方案。完成時(shí)間:1~2周。2.針對(duì)GPU的特點(diǎn)設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)GPU并行算法,針對(duì)GPU架構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化。完成時(shí)間:2~4周。3.采用CUDA/GPU平臺(tái),實(shí)現(xiàn)高效的非結(jié)構(gòu)網(wǎng)格生成技術(shù)。完成時(shí)間:4~8周。4.進(jìn)行系統(tǒng)性能測(cè)試,提取測(cè)試數(shù)據(jù)進(jìn)行系統(tǒng)性能分析,驗(yàn)證所提出解決方案的可行性和有效性。完成時(shí)間:8~10周。5.撰寫(xiě)論文及相關(guān)技術(shù)報(bào)告。完成時(shí)間:8~12周。五、總結(jié)本文旨在研究基于GPU的并行非結(jié)構(gòu)網(wǎng)格生成技術(shù),探索如何通過(guò)GPU的高效并行計(jì)算能力,提高非結(jié)構(gòu)網(wǎng)格生成的

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