基于Matlab和GPU的BESO方法的全流程并行計算策略
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針對傳統(tǒng)并行計算方法實現(xiàn)結構拓撲優(yōu)化快速計算的硬件成本高、程序開發(fā)效率低的問題,提出了一種基于Matlab和圖形處理器(GPU)的雙向漸進結構優(yōu)化(BESO)方法的全流程并行計算策略。首先,探討了Matlab編程環(huán)境中實現(xiàn)GPU并行計算的三種途徑的優(yōu)缺點和適用范圍;其次,分別采用內置函數直接并行的方式實現(xiàn)了拓撲優(yōu)化算法中向量和稠密矩陣的并行化計算,采用MEX函數調用CUSOLVER庫的形式實現(xiàn)了稀疏格式有限元方程組的快速求解,采用并行線程執(zhí)行( PTX)代碼的方式實現(xiàn)了拓撲優(yōu)化中單元敏度分析等優(yōu)化決策的并行化計算。數值算例表明,基于Matlab直接開發(fā)GPU并行計算程序不僅編程效率高,而且還可以避免不同編程語言間的計算精度差異,最終使CPU并行程序可以在保持計算結果不變的前提下取得可觀的加速比。
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