Vi beskriver en implementering av compressible inviscid fluid lösare med blockstrukturerad adaptiv mesh förfining på Graphics Processing Units med NVIDIA: s CUDA. Vi visar att en klass av högupplösta stötfångarsystem kan kartläggas naturligt på denna arkitektur. Med hjälp av metoden för linjer tillvägagångssätt med den andra ordningen total variation minskande Runge-Kutta tid integration system, bitvis linjär rekonstruktion, och en Harten-Lax-van Leer Riemann lösare, uppnår vi en total hastighetsuppgång på cirka 10 gånger snabbare utförande på ett grafikkort jämfört med en enda kärna på värddatorn. Vi uppnår denna hastighet i enhetliga rutnät körs såväl som i problem med djupa AMR hierarkier. Vår ram kan enkelt tillämpas på mer allmänna system av bevarandelagar och utvidgas till högre order chock fånga system. Detta visas direkt av en implementation av en magnetohydrodynamisk lösare och jämföra dess prestanda med den rena hydrodynamiska fallet. Slutligen kombinerade vi också vårt CUDA-parallella system med MPI för att få koden att köras på GPU-kluster. Nära till ideal upphastighet observeras på upp till fyra GPU:er.
En tidig tidning av Wang et al. beskriver en implementering av en komprimerad flödeslösare med AMR på GPU:er REF.
Adaptive Mesh Fluid Simulations on GPU
{'venue': 'New Astron.15:581-589,2010', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Physics']}