一种基于GPU应用于大规模星模拟器的灰度弥散模型

摘要

灰度弥散模型被广泛应用于模拟星模拟器的成像过程。在实际问题域中，该模型需要巨大的计算能力以完成繁重的数值计算，而目前图形处理单元（GPUs）已经发展成为一种有效的数值处理平台，对于计算密集型模拟具有很好的加速能力。本文设计并实现了GPU平台下，基于统一计算架构(CUDA)的并行灰度模型，可应用于大规模星模拟器的快速灰度模拟。首先分析了该模型具有的双重并行特性并采用CUDA模型模拟其良好的数据并行特征。为了便于对比研究，设计了两类模拟器：一类是串行模拟器作为基准模拟器；另一类是基于CUDA的并行模拟器。同时在并行策略、模型以及GPU实现层面分别给出不同优化方法以有效提高并行效率。最后，设计对应于双重并行粒度的两类测试基准以评估并行模拟器的性能。 数据分析证明CUDA并行模拟器取得良好的性能提升，同时也给出了该模拟器中存在的一些限制。