为什么 GPU 能够极大地提高仿真速度？

这里的提速主要是针对时域电磁算法的。因为时域算法的蛙跳推进模式仅对大量存放在固定位置的数据进行完全相同的且是简单的操作（移位相加），这正是 GPU。与内存的存取速度（又称带宽）直接决定了整个运算速度。在时域仿真中能够极大地提速的根源。数据总线的带宽比较，显然。架构所进行的运算，即。

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530人浏览 · 2023-05-22 15:21:33

思茂信息 · 2023-05-22 15:21:33 发布

这里的提速主要是针对时域电磁算法的。因为时域算法的蛙跳推进模式仅对大量存放在固定位置的数据进行完全相同的且是简单的操作（移位相加），这正是 GPU 这类众核 SIMD 架构所进行的运算，即 ALU 与内存的存取速度（又称带宽）直接决定了整个运算速度。

下表给出了 GPU 与高速 CPU 数据总线的带宽比较，显然 GPU 的内存带宽远比 CPU 要高。这就是 GPU 在时域仿真中能够极大地提速的根源。

GPU 和内存	Tesla K10	Tesla K20X	Tesla K40m/c	Quadro K6000	DDR3-1333MHz 内存
GPU 内存	4GB	6GB	12GB	12GB	—
GPU 核数	1536	2688	2880	2880	—
内存带宽	160GB/s	250GB/s	288GB/s	288GB/s	32GB/s
双精度速度	0.19TFlops	1.31TFlops	1.43TFlops	1.43TFlops	—

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