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基于GPU的PIV并行计算技术研究的中期报告
一、研究背景
随着计算机技术的不断发展和GPU（GraphicsProcessingUnit）并行计算的兴起，GPU并行计算逐渐成为计算流体力学（CFD）领域中PIV（ParticleImageVelocimetry）数据处理的重要手段。然而，现有的基于GPU的PIV并行计算方法普遍存在计算效率低下、内存占用率过高等问题，这限制了其在实际应用中的推广和应用。
因此，本研究旨在探索一种高效、可扩展的基于GPU的PIV并行计算方法，提高PIV数据处理的速度和精度，并为CFD领域中的相关研究提供支持和参考。
二、研究内容
1.基于GPU的PIV算法优化
首先，我们将针对现有的基于GPU的PIV算法进行优化，采用优化后的PIV算法来进行并行计算。具体方法包括：优化图片和粒子的匹配算法、改进粒子跟踪算法、优化数据读写方式等。
2.GPU硬件优化
在PIV算法优化的基础上，我们还将进行GPU硬件优化，包括GPU的内存管理、数据传输等方面的优化，以进一步提高并行计算的效率。
3.并行计算框架搭建
我们将采用CUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture）技术来搭建并行计算框架，为GPU并行计算提供良好的支持和优化。此外，我们还会研究如何使用MPI（MessagePassingInterface）进行多机并行计算，以进一步提高计算效率。
三、研究进展
在研究的初期，我们已经完成了基于GPU的PIV算法优化的初步工作，并对优化后的算法进行了性能测试。初步结果表明，在现有的PIV算法中，我们所提出的算法在计算效率和内存占用率方面都有很大的改进，具有良好的应用前景。
下一步，我们将进一步开展GPU硬件优化的工作，并研究如何使用CUDA和MPI实现多机并行计算。同时，我们还将通过大量实验来验证我们所提出的方法的可行性和实用性。最终，我们将为CFD领域中PIV数据处理提供一种高效、可扩展的新方法。