有限差分本来是个十分简单的操作, 而3D的有限差分操作的应用领域十分的广阔, 尤其是在工程模拟领域中用到的特别多, 在CUDA上进行有限差分操作, 由于要进行大量的数据访问, 如果不进行任何访问优化的话, 内存将会达到6x甚至25x的内存访问带宽, 这里提出了一种优化方法, 把内存访问的带宽控制在了2x到3x数据量的范围内.
3D Finite Difference operation is used in variety Engineering fields, however such an operation in the cpu can be sometimes time consuming, while a naive implementation in GPU requires a lot access with the global memory, which can up to 6x or even 25x the data size, here several methods are discussed to solve this problem.
有限差分本来是个十分简单的操作, 而3D的有限差分操作的应用领域十分的广阔, 尤其是在工程模拟领域中用到的特别多, 在CUDA上进行有限差分操作, 由于要进行大量的数据访问, 如果不进行任何访问优化的话, 内存将会达到6x甚至25x的内存访问带宽, 这里提出了一种优化方法, 把内存访问的带宽控制在了2x到3x数据量的范围内.
还是老规矩, 因为编辑器编辑数学公式和画图不容易, 所以将东西编辑好了截图上来, 在随后的包中有打包的ppt转的图片下载.
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