內容簡介
基於GPU的多尺度離散模擬並行計算《基於GPU的多尺度離散模擬並行計算(精)》可供力學、物理、化學、過程工程，以至經濟和社會等領域對複雜系統的計算機模擬及其高性能計算感興趣的研究生、科研人員和工程技術人員參考。
目錄
序
前言
第0章引言
第1章CUDA使用初步
1.1GPU介紹
1.2CUDA介紹
1.2.1CUDA特性
1.2.2CUDA編程模型
1.2.3CUDA語法簡單介紹
1.3CUDA安裝和使用
1.3.1安裝
1.3.2配置
1.3.3編譯
1.3.4執行
1.4第一個CUDA程式——矩陣相加
1.4.1CPU計算
1.4.2改編成CUDA算法
1.4.3CUDA程式代碼matrixA詳細解釋
1.5調試和最佳化
1.5.1.調試查錯
1.5.2性能最佳化
第2章基於CUDA的CT圖像重建
2.1CT介紹
2.2CT掃描及重建原理
2.2.1投影
2.2.2傅立葉切片定理
2.2.3濾波反投影(FBP)重建算法
2.3FBP圖像重建算法的CUDA實現
2.3.1單GPU重建
2.3.2多GPU重建
2.3.3結果及性能
2.3.4最佳化
2.3.5重建圖像的顯示
2.4總結
第3章分子動力學模擬的GPU並行實現
3.1建立適合GPU計算的分子動力學模擬算法
3.1.1分子動力學模擬簡介
3.1.2單個GPU上的算法
3.1.3多個GPU並行算法
3.1.4多相分子動力學的GPU算法
3.2GPU-MD算法的套用
3.2.1單相流動——方腔流
3.2.2多相流動
3.3GPU性能發揮
第4章基於GPU的原子間多體作用計算及其在材料領域的套用
4.1材料計算領域的原子間多體相互作用模型
4.1.1對勢
4.1.2多體相互作用勢
4.2模擬算法
4.2.1原子初始生成與布置
4.2.2時間步長積分方法
4.2.3鄰近粒子搜尋算法
4.2.4邊界條件
4.2.5對系統的控制方法
4.2.6統計分析結果的提取
4.2.7CPU上的算法
4.2.8單GPU算法
4.2.9多GPU並行計算算法
4.3實例套用
4.3.1單GPU計算實例
4.3.2多GPU並行計算實例
4.4性能分析
4.4.1單GPU不同算法的比較
4.4.2多GPU並行計算
4.5一些GPU程式開發調試經驗
第5章長鏈分子分子動力學模擬的GPU實現
5.1長鏈分子分子動力學模擬的常用模型和算法
5.2算法的GPU實現
5.2.1粒子信息的存儲
5.2.2鄰居列表的建立
5.2.3非成鍵力的計算
5.2.4成鍵力的計算
5.2.5疊代算法的選擇
5.3模擬體系和GPU程式性能
5.3.1非成鍵力的計算
5.3.2成鍵力的計算
5.3.3疊代算法和格線的更新
第6章顆粒流體系統巨觀粒子模擬的GPU實現
6.1巨觀粒子方法(MaPM)
6.2MaPM的算法實現
6.2.1顆粒流體系統MaPM模擬在CPU上的單機實現
6.2.2CPU上的並行實現
6.2.3GPU上的單機實現
6.2.4GPU上的並行實現
6.3並行程式性能分析
6.4體會與展望
第7章基於GPU的格子玻爾茲曼方法計算
7.1格子玻爾茲曼方法
7.1.1LBM方法簡介
7.1.2LBM方法理論基礎
7.2格子玻爾茲曼方法在GPU上的實現
7.2.1單GPU的LBM計算
7.2.2多GPU的LBM計算
7.3LBM在GPU上的計算實例及結果分析
7.3.1LBM模擬多孔介質流動
7.3.2GPU上LBM計算的性能分析
7.4結語
第8章其他非CPU編程
8.1流計算平台的基本結構
8.1.1流計算平台的硬體
8.1.2流計算平台的軟體
8.2Brook+編程
8.2.1Brook+程式的編譯過程
8.2.2Brook+程式的結構
8.2.3Brook+中的數據類型
8.2.4流和流操作
8.2.5核心
8.2.6注意事項
8.3歐拉粒子體系模擬
8.3.1CPU代碼
8.3.2GPU代碼
結束語
參考文獻
附錄
附錄ACUDAprofiler的使用與配置
附錄B符號說明
……
