论文摘要
浅水模型在水利工程、海岸工程和环境工程等领域应用广泛。现有基于有限体积法和近似黎曼算子的浅水模型的时间步长受限于CFL条件,计算效率偏低。针对该类模型实现了主流的加速并行算法,包括基于计算机硬件的OpenMP和CUDA-GPU,以及基于算法本身软件的局部分级时间步长技术(LTS:local time step)和它们之间的组合。应用模型模拟了试验条件下溃决洪水流经建筑物群的过程,得到如下认识:首先,在串行计算条件下, PGI编译器(即CUDA Fortran的编程环境)的计算效率比Intel Fortran编译器低,相差1.5~1.6倍;其次, GPU的加速效果优于Open MP:网格规模越大,优势越明显。再次,如果网格规模较小, Open MP+LTS可达到和GPU近似的加速效果。最后, GPU+LTS可在单纯GPU并行计算基础上,进一步大幅度提升计算效率。
论文目录
文章来源
类型: 国内会议
作者: 赵自雄,胡鹏
关键词: 浅水模型,并行,局部分级时间步长技术
来源: 第十九届中国海洋(岸)工程学术讨论会 2019-10-11
年度: 2019
分类: 基础科学,工程科技Ⅱ辑
专业: 地球物理学,水利水电工程
单位: 浙江大学海洋学院港口海岸与近海工程研究所
分类号: P334.92
页码: 363-366
总页数: 4
文件大小: 1015k
下载量: 29
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标签:浅水模型论文; 并行论文; 局部分级时间步长技术论文;