耦合Nvidia/AMD两类GPU的格子玻尔兹曼模拟

利用图形处理单元（graphic processing unit,GPU）进行通用计算近年来得到关注,Nvidia和AMD公司已推出了各自的开发环境CUDA和ASC.很多计算在GPU上的速度远高于目前的CPU.格子玻尔兹曼方法（lattice Boltzmann method,LBM）作为一种网格上的粒子方法,对流动模拟具有良好的内在并行性,非常适合利用GPU进行大规模并行计算.本文提出了一种耦合Nvidia和AMD的两类GPU完成LBM凹槽流模拟的算法,对于两类GPU,在LBM的D2Q9模型下分别设计了相应的算法和程序,之后利用消息传递接口（message passing interface,MPI）协议通过多程序多数据流（multi-progra mmulti-data,MPMD）模式使其能够联合计算,以充分发挥混合GPU集群系统的性能.通过GPU和CPU程序结果的比较,证实了GPU计算的正确性和所能带来的显著的加速比,为建设通用大规模GPU并行计算平台提供了重要参考