基于GPU的流體模擬加速方法.pdf

1、流體現(xiàn)象（如煙霧、火焰、云彩、波浪、汽泡、爆炸等）是日常生活中十分普遍的景象。流體模擬廣泛應(yīng)用于電影特效、影視廣告、網(wǎng)絡(luò)游戲等圖形學(xué)相關(guān)領(lǐng)域中，是計算機(jī)圖形學(xué)中一個重要的研究方向。近年來，流體模擬主要采用基于物理的方法，并獲得了較高的真實(shí)感。然而，基于物理的方法整個求解過程十分復(fù)雜，導(dǎo)致模擬實(shí)時動畫比較困難。因此，提高流體模擬的實(shí)時性已經(jīng)成為一個亟待解決的研究課題。
　　本文首先對基于物理的流體模擬方法進(jìn)行了研究。然后，針對該方法

2、中影響模擬速度的瓶頸——投影項(xiàng)和擴(kuò)散項(xiàng)中對泊松方程的求解，提出一種新的基于CUDA的并行共軛梯度法。本文算法主要針對共軛梯度法中最為耗時的矩陣向量乘和內(nèi)積運(yùn)算設(shè)計高效的并行算法:基于無矩陣形式提出一種新的的矩陣向量乘算法，有效克服諾依曼邊界條件處理困難的問題，顯著提高了算法的并行性和運(yùn)算速度;針對內(nèi)積運(yùn)算提出了一種改進(jìn)的求和算法，通過合理減少并行過程中的同步操作數(shù)，加快了算法運(yùn)算速度。實(shí)驗(yàn)表明本文算法可以有效加快泊松方程的求解速度，一定