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申请/专利权人：中国人民解放军国防科技大学

摘要：一种面向CPU和GPU异构平台上粒子索引计算方法及装置，将当前GPU上运行的粒子方法模拟的整个流场区域的物理空间划分为dataSize个网格单元；将需处理的所有网格单元内重采样粒子数数组分成大小相同的block数据块；计算各block数据块的块内累加的数组；取出各block数据块的块内累加的数组中最后一个数据进行block数据块间的块际计算，将block数据块间的块际计算结果存储在中间过渡数组中，将中间过渡数组中的数据加到各block数据块内累加的结果之上，得到整体的最终累加结果。本发明能够将CPU和GPU异构平台上运行的粒子方法中的粒子索引计算部分的计算时间减少了4~5个数量。

主权项：1.面向CPU和GPU异构平台上粒子索引计算方法，其特征在于，包括：将当前GPU上运行的粒子方法模拟的整个流场区域的物理空间划分为dataSize个网格单元；将需处理的dataSize个网格单元内重采样粒子数数组分成大小为blockSize的block数据块；计算每个block数据块的块内累加数组，包括：对block数据块内数据进行分块处理，将block数据块内数据分为大小为的warp数据块；并行执行每个warp数据块内的累加，得到每个warp数据块的块内累加数组；取出每个warp数据块的块内累加数组中最后一个数据进行warp块际累加；将各warp块际累加的结果依次加到对应的warp数据块的块内累加数组的数据上，得到每个block数据块的块内累加数组；取出每个block数据块的块内累加数组中最后一个数据进行block数据块间的块际计算，得到block数据块间的块际计算结果，包括：取出每个block数据块的块内累加数组中最后一个数据，数据量共个，组成block-block数据块；对block-block数据块内数据进行分块处理，将block-block数据块内数据分为大小为warpSize的block-warp数据块；并行执行每个block-warp数据块内的累加，得到每个block-warp数据块的块内累加数组；取出每个block-warp数据块的块内累加数组中最后一个数据进行block-warp数据块际累加；将各block-warp数据块块际累加结果依次加到对应的block-warp数据块的块内累加数组的数据上，得到block-block数据块整体计算的最终结果，也即block数据块间的块际计算结果；将block数据块间的块际计算结果依次加到对应的block数据块的块内累加数组的数据上，得到整体的最终累加结果。

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百度查询： 中国人民解放军国防科技大学 面向CPU和GPU异构平台上粒子索引计算方法及装置