Journal of Computer Applications 计算机应用,2016,36(3):628—632,652 ISSN 1oo1.9081 C0DEN JYIIDU 2016—03一l0 http://www.joca.cn 文章编号:1001.9081(2016)03—628—05 DOI:10.11772/j.issn.1001—9081.2016.03.628 Matlab的图形处理器并行计算及其在拓扑优化 中的应用 蔡 勇 ,李 胜 (1.北京大学 信息科学与技术学院,北京 100871; 2.汽车车身先进设计制造国家重点实验室(湖南大学),长沙 410082) ( 通信作者电子邮箱 bsforever@126.con) 摘 要:针对传统并行计算方法实现结构拓扑优化快速计算的硬件成本高、程序开发效率低的问题,提 出了一种 基于 Matlab和图形处理器(GPU)的双向渐进结构优化(BESO)方法的全流程并行计算策略。首先,探讨 了Matlab编 程环境 中实现 GPU并行计算 的三种途径 的优缺 点和适用范 围;其次 ,分别采 用 内置 函数 直接 并行 的方式 实现 了拓 扑 优化算法中向量和稠密矩阵的并行化计算,采用 MEX函数调用 CUSOLVER库的形式实现 了稀疏格式有限元方程组 的快速求解,采用并行线程执行(PTx)代码的方式实现 了拓扑优化 中单元敏度分析等优化决策的并行化计算。数值 算例表明,基于 Matlab直接开发 GPU并行计算程序不仅编程效率高,而且还可以避免不同编程语言间的计算精度差 异,最终使 GPU并行程序可以在保持计算结果不变的前提下取得可观的加速比。 关键词:并行计算;图形处理器;拓扑优化;Matlab;有限元分析 中图分类号 :TP391 文献标志码 :A Graphics processor unit parallel computing in M atlab and its application in topology optimization CAI Yong , , LI Sheng (1.School of Electronics Engineering and Computer Science,Peking University,Beijing 10087 1,China; 2.State Key laboratory ofAdvanced Design and Manufacturefor Vehicle Bo (Hunan University),Changsha Hunan 410082,China) Abstract:The hardware cost of fast computing of structural topology optimization based on traditional parallel computing method is high and the ei ciency of coding development is low.In order to solve the problems, an entire parallel computing method of Bi—directional Evolutionary Structural Optimization(BESO)based on Matlab and Graphics Processor Unit(GPU) was proposed. Firstly, the adva

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