基于Matlab和GPU的BESO方法的全流程并行計算策略
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針對傳統并行計算方法實現結構拓撲優化快速計算的硬件成本高、程序開發效率低的問題，提出了一種基于Matlab和圖形處理器（GPU）的雙向漸進結構優化（BESO）方法的全流程并行計算策略。首先，探討了Matlab編程環境中實現GPU并行計算的三種途徑的優缺點和適用范圍；其次，分別采用內置函數直接并行的方式實現了拓撲優化算法中向量和稠密矩陣的并行化計算，采用MEX函數調用CUSOLVER庫的形式實現了稀疏格式有限元方程組的快速求解，采用并行線程執行（ PTX）代碼的方式實現了拓撲優化中單元敏度分析等優化決策的并行化計算。數值算例表明，基于Matlab直接開發GPU并行計算程序不僅編程效率高，而且還可以避免不同編程語言間的計算精度差異，最終使CPU并行程序可以在保持計算結果不變的前提下取得可觀的加速比。
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