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異構計算在電磁仿真中的應用

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  時域有限差分(FDTD)法是求解電磁學中麥克斯韋方程組的重要方法之一,一直以來獲得了廣泛的使用,但是應用于電大尺寸目標仿真時存在巨大的耗時問題。為解決這一問題,利用圖形處理器GPU)的并行處理特性,結合計算統一設備架構(CUDA),以低通濾波器為算例,實現了時域卷積理想匹配層(CPML)吸收邊界的三維FDTD高性能加速計算,目標網格數達5百萬。實驗在Fermi架構的Quadr0 4000和Tesla M2050兩款GPU上實測,誤差均在101范圍內,相對于同時期的CPU分別可獲得36和55倍以上的加速,結果表明該方法具有精度高、效率高、通用性和實用性強等特點。

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