安徽省高等学校优秀青年人才基金(2012SQRL160)
- 作品数：2 被引量：4H指数：1
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- 基于图形加速器对时域有限差分法的研究
- 本文针对传统FDTD算法的不足,以图形加速器为核心,通过理论分析和数值模拟,研究并实现了基于CUDA平台的FDTD并行算法。CUDA是最新的可编程多线程的通用计算GPU模型,由于FDTD算法在空间上具有天然的并行性,因此...
- 沈琛胡玉娟吴先良
- 文献传递
- 双负媒质的GPU-FDTD并行计算研究
- 2015年
- 本文研究了基于计算统一设备架构(CUDA)的图形处理器(GPU)对双负媒质(DNG)电磁散射规律的并行计算的实施。由于Z变换理论的时域有限差分法可以计算双负媒质中电磁波的散射和传播,同时在空间上具有天然的并行性,因此非常适用于在GPU上实现并行计算。本文引入Drude模型,给出了左手媒质中FDTD迭代公式,研究了基于GPU的并行FDTD方法,最后通过数值仿真实验以及结果证明该方法的正确性和高效性。
- 沈琛胡玉娟马巍巍王璐
- 关键词：GPUZ变换时域有限差分法
- 基于CUDA平台的时域有限差分算法研究被引量：4
- 2012年
- 文章针对传统时域有限差分(FDTD)算法的不足,以图形加速卡为核心,通过理论分析和数值模拟,研究并实现了基于CUDA平台的FDTD并行算法。CUDA是最新的可编程多线程的通用计算GPU模型,由于FDTD算法在空间上具有天然的并行性,因此非常适合在GPU上实现并行算。文章描述了在CUDA编程模型上的FDTD算法的设计以及优化过程,并通过数值仿真实验结果证明了基于GPU的并行FDTD算法可以大大减少计算时间,基于GPU加速已成为电磁场数值计算的研究热点之一。
- 沈琛王璐胡玉娟吴先良
