利用GPU加速的三维N-S方程求解器研究

将三维可压缩Navier-Stokes方程求解器LMNS3D移植至GPU平台,研究了显式和隐式两种时间推进方法下利用GPU加速的策略与效果。其中显式方法采用五步Runge-Kutta法;隐式方法中由于LU-SGS算法数据依赖性强,不适于并行计算,因而采用了DP-LUR方法。测试表明,程序在双精度下可取得与原CPU代码一致的运算结果,并可获得约20x(RK)与15x(DP-LUR)的加速效果。