《表4 方案S0、S1的耗时和加速效果的比较》

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《基于LBM的单气泡上升现象及并行优化研究》

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维度划分是CUDA优化加速的其中方法之一。Grid和Block是划分维度的重要单元，通过确定合理的比例使CPU性能发挥最大作用。在优化时，可以将Block划分一维、二维、三维，通常认为维度越高，能划分的线程数就越多，但是由于GPU的线程数有限，并不能盲目对Block进行多维度划分。考虑到计算规模，本文先将Block划分一维，然后再将Block未利用的空间与Grid重新合并形成新的维度，这样充分利用了空闲的线程进行运算，使程序并行效率达到最大化。将未进行维度划分的算法设为S0，已经进行维度划分的算法为S1，演化10000步的计算结果，如表4所示，由表可见，经过优化加速后，流场越大获得的加速比越大。因此，进行大规模数值模拟运算时，引入CUDA并行技术能大大提升程序运行效率，能为更深入研究提供坚实的基础。