基于Matlab和GPU的BESO方法的全流程并行計(jì)算策略

　　針對(duì)傳統(tǒng)并行計(jì)算方法實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)拓?fù)鋬?yōu)化快速計(jì)算的硬件成本高、程序開發(fā)效率低的問題，提出了一種基于Matlab和圖形處理器（GPU）的雙向漸進(jìn)結(jié)構(gòu)優(yōu)化（BESO）方法的全流程并行計(jì)算策略。首先，探討了Matlab編程環(huán)境中實(shí)現(xiàn)GPU并行計(jì)算的三種途徑的優(yōu)缺點(diǎn)和適用范圍；其次，分別采用內(nèi)置函數(shù)直接并行的方式實(shí)現(xiàn)了拓?fù)鋬?yōu)化算法中向量和稠密矩陣的并行化計(jì)算，采用MEX函數(shù)調(diào)用CUSOLVER庫(kù)的形式實(shí)現(xiàn)了稀疏格式有限元方程組的快速求解，采用并行線程執(zhí)行（ PTX）代碼的方式實(shí)現(xiàn)了拓?fù)鋬?yōu)化中單元敏度分析等優(yōu)化決策的并行化計(jì)算。數(shù)值算例表明，基于Matlab直接開發(fā)GPU并行計(jì)算程序不僅編程效率高，而且還可以避免不同編程語(yǔ)言間的計(jì)算精度差異，最終使CPU并行程序可以在保持計(jì)算結(jié)果不變的前提下取得可觀的加速比。