【摘 要】
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本文用GPU对MLFMA进行加速,即以GPU作为CPU的协处理器并行计算MLFMA中附近组阻抗元素和矩矢相乘。矩矢相乘中安排多极子树的层、盒子、角谱与CUDA编程模型中的网阵、块、线程
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本文用GPU对MLFMA进行加速,即以GPU作为CPU的协处理器并行计算MLFMA中附近组阻抗元素和矩矢相乘。矩矢相乘中安排多极子树的层、盒子、角谱与CUDA编程模型中的网阵、块、线程分别对应,实现了程序算法设计与设备编码构架完美匹配,充分发掘了GPU计算潜力,使程序整体加速比达到十几倍。文中还分析了电大问题中MLFMA各个计算环节的工作量,发现程序性能优劣的关键在于迭代求解,并研究了进一步提高迭代求解效率的途径。
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