GPU计算在计算力学不确定性量化中的应用:一个案例研究

摘要

图形处理单元(gpu)正迅速崛起，成为基于cpu的并行计算的更经济、更有竞争力的替代品。随着图形处理器的软件控制程度的提高，许多研究人员开始探索其在非游戏应用中的应用。最近的研究表明，在单指令多数据(SIMD)策略中，gpu的性能始终优于其最佳的基于cpu的并行计算方案。本研究探讨图形处理器在计算力学不确定性量化中的应用。本文考虑了机械和动力系统不确定性定量分析中常用的五种分析方法，并开发了它们的GPU实现。文中给出的数值算例表明，采用这些方法可以大大提高计算效率。预计本研究提出的GPU实现将作为初始基地进一步利用GPU的发展领域的不确定性量化,并将(i)援助相关的GPU的性能约束的理解内核和(2)提供了一些指导关于计算和数据在这些新的GPU实现中使用的结构。

科学的规划

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