GPU加速窦房结计算机仿真的实现及优化

摘要

针对窦房结电生理计算机仿真运算量巨大、耗时长的问题,提出了基于高性能图形处理单元(GPU)实现并行计算及优化的方法.首先考虑窦房结细胞中央和边缘的差异,构建了一维非匀质窦房结组织模型;利用算子分裂方法使模型的解算任务具备并行性.根据具体解算过程提出了三种并行化策略,并对其中耗时最短的策略从线程块设置、数据交换频率以及存储模式等方面进行了进一步优化.结果表明:对于500个细胞的仿真,CUDA程序较串行程序的执行时间下降了60％,进一步优化后,CUDA程序的执行时间可下降84％;窦房结组织越大,GPU的加速效果越明显.结果验证了GPU加速解算方法可显著提高窦房结模型的解算速度,降低实际执行时间.