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一种基于GPU八叉树加速和SPH算法的流体模拟方法.pdf

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本发明公开一种基于GPU八叉树加速和SPH算法的流体模拟方法,为了降低CPU的负荷,并将八叉树的遍历放在GPU中进行,改良了传统的八叉树算法,使用线性表来存储八叉树的节点,将指针替换成线性表中的下标,使其在传入GPU时依然可用,无需指针重定位,并提出一个O(1)空间复杂度的迭代方法来做到对八叉树的遍历,既利用了GPU强大的并行计算能力,又发挥了八叉树在近邻搜索算法中的性能优势,经GPU和线性八叉树加速后,整体帧率受水体粒子数目的限制大幅减小,CPU负荷有较大程度的下降。