基于图形加速器对时域有限差分法的研究

摘要

本文针对传统FDTD算法的不足,以图形加速器为核心,通过理论分析和数值模拟,研究并实现了基于CUDA平台的FDTD并行算法.CUDA是最新的可编程多线程的通用计算GPU模型,由于FDTD算法在空间上具有天然的并行性,因此非常适合于在GPU上实现并行计算.本文描述了在CUDA编程模型上的FDTD算法的设计以及优化过程,并通过数值仿真实验以及结果证明,基于GPU的并行FDTD算法可以大大减少计算时间,基于GPU加速已成为电磁场数值计算的研究热点之一.