CUDA+LBM 进度记录

博主分享了使用CUDA技术实现二维及三维LBM(Lattice Boltzmann Method)模拟浅水方程、烟雾效果,以及将着色器引入CUDA2DLBM以实现实时绘制真实感效果的过程。
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看了CUDA书有一段时间,但一直未能下手写代码。前一段读了SDK中的simpleGL的例子,终于觉得可以开始了:

2012.3.22: CUDA 2D LBM 完成,通过修改simpleGL用顶点数组储存所有属性,成功模拟了浅水方程:


512X512 实时
             

2012.3.23:   CUDA 3D LBM 完成,将2D扩展到3D通常是比较简单的:

此时3D的效果图只能是由一堆点组成的长方体,这边就不放了..

2012.4.2:     CUDA 3D LBM smoke 完成,正好需要做烟,原本的CPU程序在粒子多的时候就吃不消了,因此就转到之前的 CUDA 3D LBM,加入粒子来模拟烟雾。方法是创建另一个VBO,只存放粒子的属性,LBM和PAR分别演化:




LBM: 64X64X64  PAR:32X32X512 上下为周期边界 实时

下一个目标修改 CUDA 2D LBM 将着色器加入,实时绘制真实感效果...

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PyTorch 是一个开源的 Python 机器学习库,基于 Torch 库,底层由 C++ 实现,应用于人工智能领域,如计算机视觉和自然语言处理

### CUDA 实现 LBM D2Q9 模型 在二维九速度格子玻尔兹曼方法 (Lattice Boltzmann Method, LBM) 中,D2Q9 模型被广泛应用于模拟流体动力学现象。该模型采用了一个由九个离散的速度方向组成的分布函数来描述粒子运动。 对于CUDA实现而言,利用GPU并行计算的优势可以显著加速仿真过程。具体来说,在CUDA环境下执行LBM算法时,通常会涉及到以下几个方面: #### 数据结构设计 为了高效地管理内存访问模式以及减少全局内存带宽消耗,建议使用共享内存(shared memory),并且按照双网格策略组织数据[^1]。即创建两个独立的数组`f_in`和`f_out`分别保存当前时刻与下一时刻各节点处沿不同方向传播的概率密度值。 ```cpp // 定义常量参数 #define NX 256 // X轴上的网格数 #define NY 256 // Y轴上的网格数 #define Q 9 // 速度方向数量(D2Q9) __global__ void collide_and_stream(float *d_f_in, float *d_f_out){ int idx = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x; if(idx >= NX*NY) return; // 碰撞操作... // 流动操作... } ``` #### 并行化处理 通过合理分配线程给定每个空间位置的任务,可以在单次内核调用期间完成整个域内的碰撞更新及流动传输。这里需要注意的是要确保相邻单元之间的通信能够正确同步而不会发生竞争条件。 #### 边界条件设置 针对特定应用场景可能存在的边界情况(如固壁反射), 应当特别考虑如何有效地施加相应的约束规则以维持物理一致性. 上述内容展示了基于CUDA平台下对LBM-D2Q9模型的一种基本实现框架。实际应用中还需要进一步优化细节部分比如负载均衡、错误检测机制等。
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