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GPU-CA模型下的溃坝洪水演进实时模拟与分析
引用本文:尹灵芝,朱军,王金宏,李毅,徐柱,曹振宇.GPU-CA模型下的溃坝洪水演进实时模拟与分析[J].武汉大学学报(信息科学版),2015,40(8):1123-1129.
作者姓名:尹灵芝  朱军  王金宏  李毅  徐柱  曹振宇
作者单位:1西南交通大学地球科学与环境工程学院,四川成都,6117562四川省应急测绘与防灾减灾工程技术研究中心,四川成都,6100413壳牌中国勘探与生产有限公司,北京,1000044中国科学院遥感与数字地球研究所遥感科学国家重点实验室,北京,1001015轨道交通安全协同创新中心,四川成都,610031
基金项目:国家重点基础研究发展计划资助项目(2015CB954101);国家自然科学基金资助项目(41271389,41001252);长江学者和创新团队发展计划资助项目(IRT13092);测绘地理信息公益性行业科研专项项目支持资助项目(201412010);西南交通大学研究生创新实验实践资助项目(YC201414233)
摘    要:基于元胞自动机(CA)的局部并行计算特性和统一计算设备架构(CUDA)并行计算架构,提出了GPU-CA的溃坝洪水演进计算模型,重点探讨了溃坝洪水演进元胞自动机模型、GPU模型映射、计算优化、CPU/GPU协同的溃坝洪水演进模拟与分析等关键问题,研发了原型系统,并选择了案例进行初步试验。试验结果表明,在保证溃坝洪水演进模拟结果有效性的情况下,与基于CPU-CA串行计算模式相比,基于GPU-CA的溃坝洪水演进模型计算可提高计算效率,加速比随着元胞格网分辨率的提升而增加,当元胞格网的大小为10m时,模型计算效率的加速比可以达到15.9倍,可支持实时溃坝洪水演进模拟分析与风险评估。

关 键 词:溃坝洪水演进    元胞自动机    并行计算    CUDA    模拟分析
收稿时间:2014-04-14

Real-time Simulation and Analysis of Dam-break Flood Routing Based on GPU-CA Model
Abstract:Based on the natural similarity between the parallel computing features of cellular automataand the parallel computing architecture of the CUDA,a dam-break flood routing computing modelbased on GPU-CA is proposed.Key technologies including cellular automata(CA)model of dam-break flood routing,GPU model mapping method,calculation optimization method,and GPU/CPUcollaborative implementation for dam-break flood routing simulation and analysis are discussed in de-tail.Finally,aprototype system was developed and a case study region selected for carrying out a pre-liminary experiment.As compared to the CPU-CA model computing,the experimental results showedthat the dam-break flood routing computing based on GPU-CA model can greatly improve the computing efficiency,and also ensured the validity of the simulation results.Speedup can be improved by in-creasing the cellular grid resolution.When the cellular grid size was 10m,the speedup of model calcu-lation reached 15.9times,which can support real-time simulation analysis and risk assessment fordam-break flood routing.
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