出版時(shí)間:2009-1 出版社:科學(xué)出版社 作者:多相復(fù)雜系統(tǒng)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室多尺度離散模擬項(xiàng)目組 著 頁數(shù):205 字?jǐn)?shù):258000
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前言
解決自然界很多復(fù)雜問題的瓶頸在于缺乏對(duì)其時(shí)空多尺度結(jié)構(gòu)的認(rèn)識(shí),這也是復(fù)雜性科學(xué)研究的焦點(diǎn)問題,中國科學(xué)院過程工程研究所從1984年開始就致力于用多尺度方法研究氣固兩相系統(tǒng),逐步發(fā)展成變分多尺度方法,為證明這一方法,又發(fā)展了用于離散模擬的擬顆粒方法,在推廣應(yīng)用變分多尺度方法的思想和用離散方法證明不同系統(tǒng)的穩(wěn)定性條件的過程中,逐步認(rèn)識(shí)到多尺度和離散化是很多工程問題的共性.并致力于建立針對(duì)這一共性的計(jì)算模擬方法和軟件,也試圖根據(jù)這一軟件的要求來設(shè)計(jì)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。
內(nèi)容概要
本書介紹了多尺度離散模擬的基本思路、方法和不同應(yīng)用領(lǐng)域,并就分子動(dòng)力學(xué)模擬、復(fù)雜流動(dòng)和多相流動(dòng)模擬、數(shù)據(jù)圖像分析等若干重點(diǎn)領(lǐng)域具體討論了利用圖形處理器(GPU)實(shí)現(xiàn)其多級(jí)并行計(jì)算的實(shí)施方案和編程技巧,書中對(duì)現(xiàn)有的GPU編程環(huán)境及其使用方法和注意事項(xiàng)等從應(yīng)用開發(fā)人員的角度作了比較詳細(xì)的闡述。 本書可供力學(xué)、物理、化學(xué)、過程工程,以至經(jīng)濟(jì)和社會(huì)等領(lǐng)域?qū)?fù)雜系統(tǒng)的計(jì)算機(jī)模擬及其高性能計(jì)算感興趣的研究生、科研人員和工程技術(shù)人員參考。
書籍目錄
序前言第0章 引言第1章 CUDA使用初步 1.1 GPU介紹 1.2 CUDA介紹 1.3 CUDA安裝和使用 1.4 第一個(gè)CUDA程序——矩陣相加 1.5 調(diào)試和優(yōu)化第2章 基于CUDA的CT圖像重建 2.1 CT介紹 2.2 CT掃描及重建原理 2.3 FBP圖像重建算法的CUDA實(shí)現(xiàn) 2.4 總結(jié)第3章 分子動(dòng)力學(xué)模擬的GPU并行實(shí)現(xiàn) 3.1 建立適合GPU計(jì)算的分子動(dòng)力學(xué)模擬算法 3.2 GPU—MD算法的應(yīng)用 3.3 GPU性能發(fā)揮第4章 基于GPU的原子間多體作用計(jì)算及其在材料領(lǐng)域的應(yīng)用 4.1 材料計(jì)算領(lǐng)域的原子間多體相互作用模型 4.2 模擬算法 4.3 實(shí)例應(yīng)用 4.4 性能分析 4.5 一些GPU程序開發(fā)調(diào)試經(jīng)驗(yàn)第5章 長鏈分子分子動(dòng)力學(xué)模擬的GPU實(shí)現(xiàn) 5.1 長鏈分子分子動(dòng)力學(xué)模擬的常用模型和算法 5.2 算法的GPU實(shí)現(xiàn) 5.3 模擬體系和GPU程序性能第6章 顆粒流體系統(tǒng)宏觀粒子模擬的GPU實(shí)現(xiàn)第7章 基于GPU的格子玻爾茲曼方法計(jì)算第8章 其他非CPU編程結(jié)束語參考文獻(xiàn)附錄
章節(jié)摘錄
第1章 CUDA使用初步 1.1 GPU介紹 GPU是英文graphic processing unit的縮寫,漢語的意思就是圖形處理器。早期的計(jì)算機(jī)也需要處理圖形,但相對(duì)簡(jiǎn)單,多數(shù)工作都交由中央處理器(central pro—cessing unit,CPU)來完成。其實(shí)當(dāng)時(shí)的業(yè)界也有一些圖形處理產(chǎn)品,例如20世紀(jì)80年代的GE(geometry engine),但是其功能還是較弱,直到NVIDIA公司在1999年推出了具有標(biāo)志意義的圖形處理器GeForce256,GPU才真正開始了迅速的發(fā)展。到目前為止,GPU已經(jīng)過了八代的發(fā)展,每一代都擁有比前一代更強(qiáng)的性能和更完善的可編程架構(gòu)。第一代GPU(到1998年為止)包括NVIDIA的TNT2,ATI的Rage和3dfx的Vood003;第二代GPufl999—2000年)包括NVIDIA的GeForce256和GeForce2,ATl的RV200,S3的Savage3D;第三代GPU(2001年)包括NVIDIA的GeForce3和GeForce4 Ti,微軟的Xbox,及ATl的R200;第四代GPU(2003年)包括NVIDIA的GeForce FX(具有CineFX架構(gòu)),ATl的R300;第五代GPU(2004年)主要以NVIDIA的GeForce 6800為代表;第六代GPU(2006年)主要以NVIDIAGeForce 7800為代表;第七代GPU(2007年)主要以NVIDIA的GeForce 8800為代表;目前的第八代GPU(2008年)主要有NVIDIA的GeForce 200系列以及AMD的RV670、RV770等。GPU的計(jì)算能力也在過去10年間有了飛速的發(fā)展,基本上是平均每6個(gè)月就有性能翻倍的產(chǎn)品面市。同時(shí),GPU的計(jì)算性能發(fā)展速度也大大快于CPU,如圖1.1所示。
編輯推薦
本書可供力學(xué)、物理、化學(xué)、過程工程,以至經(jīng)濟(jì)和社會(huì)等領(lǐng)域?qū)?fù)雜系統(tǒng)的計(jì)算機(jī)模擬及其高性能計(jì)算感興趣的研究生、科研人員和工程技術(shù)人員參考。
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