波动传播模拟 Hermite 方法的 GPU 加速
数值分析
2016-10-03 v1 数学软件
数值分析
摘要
Goodrich、Hagstrom 和 Lorenz (2006) 的 Hermite 方法使用 Hermite 插值来构造求解双曲型初值问题的高阶数值方法。该方法的结构具有多个有利于并行计算的特性。在本工作中，我们提出了利用图形处理器（GPU）众核架构的算法。该算法利用了 Hermite 方法的紧凑模板，并使用了允许高效数据加载和存储的数据结构。此外，Hermite 方法高度局部化的演化算子允许我们在新算法中结合多级时间步进方法，同时尽量减少对全局内存的访问。使用标量线性波动方程，我们通过将 Hermite 插值和演化视为独立的核函数来研究该算法，并将它们组合成一个整体核函数。对于这两种方法，我们都展示了提高性能的策略。我们的数值实验表明，尽管双核方法在硬件上能提供更好的性能，但整体核函数可以提供相当的求解时间，且全局内存使用量更少。
关键词
引用
@article{arxiv.1609.09841,
title = {GPU Acceleration of Hermite Methods for the Simulation of Wave Propagation},
author = {Arturo Vargas and Jesse Chan and Thomas Hagstrom and Timothy Warburton},
journal= {arXiv preprint arXiv:1609.09841},
year = {2016}
}
备注
12 pages. Submitted to ICOSAHOM 2016 proceedings