2 GPU 并行加速算法 GPU 具有高度并行的多流水线架构,使其非常适宜于FDTD 加速运算。与CPU 运算的多次循环逐网格迭代更新方式不同,GPU 可以实现多网格的同时迭代更新,配合GPU 的线程集指令执行机制,可以高效地利用流水线资源,隐藏流处理器与设备内存间的场量读写延时,从而实现FDTD 运算加速。 2.1 GPU 核心函数的
加速效果不错，32到64核甚至都有不错的提升；老平台上明显差些，16~24核后加速效果已不是太理想。
行FDTD运算的方法是正确的,并且GPU确实起到了加速FDTD计算速度的目的。 同时在划分为不同网格数目下,比较了GPU与CPU的计算时间,结果说明仿真数 据越多,GPU比CPU的优势越明显。 关键词:时域有限差分法;中央处理器;图形处理器;并行计算 Abstract TheFiniteDifferentTimeDommnMethodhasbeen ...
若无GPU,FDTD可退化为纯CPU计算,但速度显著下降(约5-10倍)。 二、核心数与性能优化 1. CPU配置 o 适用于高端工作站/服务器CPU,如 AMD EPYC 96核或Intel Xeon 56核。 o 推荐至少16~64 核(物理核心),超线程提升有限。 o 计算速度随核心数增加呈现亚线性加速,64核以上加速效果会逐渐下降(主要受内存带宽...
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在SimWorks FDTD当中在Si层表面增加0.07um厚的 Si_3N_4 材料层,运行仿真即可得到单晶硅太阳能电池的吸收效果[6]。 参数分析 在光源前方建立频域场功率监视器,即可得到该太阳能电池对模拟太阳光的吸收效果,如下图所示。图中的波纹是由于法布里-珀罗效应造成的。 如果将吸收的光能除以每个光子的能量,就是单位体积...
并且通过时间领域上的更新来模仿电磁场的变化来计算问题。GPU解决了FDTD计算时所需要的巨大内存，而基于GPU的FDTD算法可以对计算进行加速，节省计算时间，降低计算量，这就是研究该课题的原因所在。关键词：GPU加速，FDTD算法，图形处理器，时域有限差分，CUDA编程 ...
为解决作为分析周期性结构的时域数值算法本身在计算单角度入射时依然存在效率偏低的这一问题,提出了一种改进的谱FDTD方法,并运用图形处理器(GPU)对算法进行硬件加速.改进的算法在保证单频点运算结果精确的前提下,通过降低单次运算对运算结果频谱分辨率的要求以降低总体的运算时间.算例验证表明,在保证同等精度的前提下,改...
5. 在“GPU Acceleration”选项卡下,您还可以更改其他设置,如核心计算数量、每个核心可分配的内存量等。 6. 单击“Apply”按钮,保存更改并关闭对话框。 7. 现在,您可以开始运行FDTD Solutions中的仿真,并且该仿真将在GPU上进行并行计算。 请注意,要利用GPU加速计算,您的系统必须满足一定的硬件和软件要求。建议您查...