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基于CUDA的GPU并行优化重力三维反演 被引量：6
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作者 李午阳 张健 林巍 《物探与化探》 CAS CSCD 2016年第1期179-184,共6页
笔者介绍了一种在PGI Fortran平台上开发的重力三维GPU并行反演算法。该方法采用重加权正则化共轭梯度算法(Re-Weight Regularized Conjugate Gradient),可以在具有NVIDIA显卡的个人计算机上使用CUDA进行并行计算,无需借助工作站即可实... 笔者介绍了一种在PGI Fortran平台上开发的重力三维GPU并行反演算法。该方法采用重加权正则化共轭梯度算法(Re-Weight Regularized Conjugate Gradient),可以在具有NVIDIA显卡的个人计算机上使用CUDA进行并行计算,无需借助工作站即可实现几十至上百倍的计算加速,提供稳定可信的反演结果。并对可视化操作系统进行了优化,实现了在高端计算机系统上亿网格点的反演计算,同时在中、低端计算机也可以实现加速。模型计算结果表明,该算法是一种高效且可靠的重力三维反演并行方法。 展开更多
关键词 重力 二三维反演 CUDA GPU 并行计算 共轭梯度法
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