基于MLFMA的CPU、GPU并行及其在電磁仿真中的應(yīng)用的中期報告

基于MLFMA的CPU、GPU并行及其在電磁仿真中的應(yīng)用的中期報告尊敬的評審老師們，大家好！我是XXX，今天向大家匯報一下我的研究進(jìn)展，主題為“基于MLFMA的CPU、GPU并行及其在電磁仿真中的應(yīng)用”。本報告將包括以下幾個方面內(nèi)容：1.研究背景和意義2.研究現(xiàn)狀和進(jìn)展3.研究計劃4.已完成工作及成果展示5.存在的問題和解決方案1.研究背景和意義隨著電磁仿真技術(shù)的發(fā)展，MLFMA算法已成為一種重要的分析高頻電磁場的方法，具有高精度和高效率的特點。但隨著問題的規(guī)模不斷增大，計算復(fù)雜度也隨之增加，如何提高計算效率成為了亟待解決的問題。因此，本研究旨在利用現(xiàn)代計算技術(shù)，如CPU、GPU并行，提高M(jìn)LFMA算法的計算效率，進(jìn)一步提高電磁仿真的計算速度和精度。2.研究現(xiàn)狀和進(jìn)展目前，MLFMA算法在電磁仿真中得到了廣泛的應(yīng)用。傳統(tǒng)的MLFMA算法的主要瓶頸在于如何處理大規(guī)模矩陣求逆和矩陣向量乘法計算。為此，許多學(xué)者提出了不同的優(yōu)化算法，如H-Matrix方法、快速多極子算法等，以減少計算復(fù)雜度，以提高算法效率。然而，這些優(yōu)化算法仍存在一些限制，如適用范圍、精度和穩(wěn)定性等方面的限制。因此，我們提出了利用CPU、GPU并行技術(shù)來提高M(jìn)LFMA算法的計算效率的方法。3.研究計劃在本研究中，我們將主要關(guān)注以下幾個方面的問題：（1）開發(fā)MLFMA算法的CPU、GPU并行程序（2）在不同硬件上對程序進(jìn)行測試和評估（3）對算法效率和精度進(jìn)行分析比較（4）通過實際應(yīng)用驗證算法的有效性4.已完成工作及成果展示目前，我們已經(jīng)完成了以下幾項工作：（1）研究了當(dāng)前MLFMA算法的主要優(yōu)化方法和其局限性，同時深入理解了CPU和GPU并行計算技術(shù)。（2）開發(fā)了基于MPI和OpenMP的CPU并行程序，實現(xiàn)了多核CPU的并行計算。（3）利用CUDA編寫了GPU并行程序，并在NVIDIATeslaK40m上進(jìn)行測試。（4）在測試數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了性能測試和比較分析。（5）成功地對比了CPU和GPU并行計算在時間效率和精度上的差異。（6）提供了一些對于優(yōu)化算法實際應(yīng)用的建議和實踐經(jīng)驗。5.存在的問題和解決方案盡管已取得了一定的進(jìn)展，我們在研究中也遇到了一些問題，如：（1）在使用GPU進(jìn)行計算時，內(nèi)存容量的限制較大。（2）在多核CPU并行程序開發(fā)中，存在OpenMP指令使用和線程同步的問題。針對上述問題，我們正在采取以下措施來解決：（1）使用多GPU進(jìn)行計算，以擴(kuò)大內(nèi)存容量。（2）利用更多的Open