基于GPU的二维水动力学模型并行计算方法及应用研究的开题报告.docx

基于GPU的二维水动力学模型并行计算方法及应用研究的开题报告
一、选题的背景和意义
二维水动力学模型（2D？H？）是基于数值的模拟方法，用于解决水流流动和波浪响应问题。与传统的试验方法相比，2D？H？可以用更经济，便捷，准确的方式对复杂水文地理环境进行分析和预测。然而，2D？H？计算可达到巨大规模，需要大量地计算资源，令计算量成为限制模型应用的重要因素，因此对2D？H？的并行计算的研究具有极其重要的意义。
同时，随着大数据时代的到来，GPU已成为运用最广泛的高性能计算加速器，因其强大的计算能力，GPU可快速处理海量数据并执行复杂计算。因此，探讨基于GPU的二维水动力学模型并行计算方法将有助于挖掘GPU高性能计算的潜力，大幅提高计算效率和准确性。
二、研究的目的和内容
本次研究旨在针对二维水动力学模型计算量大、效率低下的问题，探讨基于GPU的二维水动力学模型并行计算方法及其应用研究。具体研究内容如下：
（1）分析2D？H？中的计算负荷及其并行化思路；
（2）针对2D？H？并行化的特点与难点，构建基于GPU的二维水动力学模型并行计算环境；
（3）设计并实现GPU程序，优化2D？H？模拟的计算速度；
（4）针对实际案例应用GPU并行算法进行性能测试，验证应用效果；
（5）总结研究成果，提出下一步深入研究的方向。
三、主要研究思路
本研究提出的基于GPU的二维水动力学模型并行计算方法主要采用以下步骤：
（1）理解二维水动力学模型的多思路模拟方法，并将其适应于GPU；
（2）将应用程序的关键部分转移到GPU中，使其能够充分利用并行处理器；
（3）设计适当的算法和优化方法，提高GPU程序效率；
（4）对模型进行测试和验证，评估模型性能；
（5）分析模型并行计算结果，以及进一步研究其可扩展性和性能。
四、预期的研究成果
本研究通过分析2D？H？的并行计算过程，结合GPU高性能计算的特点，构建了一个基于GPU的二维水动力学模型并行计算环境。并且，对算法进行优化，能够有效提高2D？H？模型的计算速度。开发基于GPU并行计算的2D？H？模型将具有很强的实用价值，在实际水文地理环境分析和预测中具有很大的应用空间。
五、研究的进度安排
本研究工作预计完成时间为12个月，具体进度如下：
第1-3个月
收集2D？H？的相关文献资料，了解算法的来源和应用情况，分析其并行化思路；同时学习CUDA语言，对GPU高性能计算的理解和了解。
第4-6个月
完成GPU程序接口和关键代码的初步编写，基于全局硬件架构进行初步优化调整。
第7-8个月
进行算法的全面优化，重点优化算法的并行化程度和在GPU上的计算速度。针对性对程序进行加速优化，使其能够充分发挥GPU性能优势。
第9-10个月
进行测试和验证，评估模型的精度和效率。
第11-12个月
总结研究成果，撰写论文及发表。探究基于GPU的二维水动力学模型并行计算方法的下一步深入研究方向。