一种基于GPU加速实现的非结构混合网格梯度重构方法
申请号:CN202511004337
申请日期:2025-07-21
公开号:CN120873354A
公开日期:2025-10-31
类型:发明专利
摘要
本发明涉及高性能计算技术领域,是一种基于GPU加速实现的非结构混合网格梯度重构方法,解决了现有技术中梯度重构方法计算量较大,且在迭代过程中需多次执行,导致计算成本高的问题。本发明包括使用最小二乘法进行梯度重构,在梯度重构阶段引入的JAX架构实现GPU进行并行计算;本发明实现的基于JAX框架的非结构网格梯度重构;JAX通过XLA编译器将计算图预编译为高度优化的GPU指令,有效提高计算效率。基于JAX框架的梯度重构算法在计算稳定阶段展现出优异的运行稳定性。
技术关键词
重构方法
加权最小二乘法
非结构网格
高性能计算技术
网格拓扑结构
方程
矩阵
重构算法
阶段
笛卡尔
框架
连续性
数值
表达式
物理
指令
参数