GPU加速技术在窦房结计算机仿真中的应用与优化

"GPU加速窦房结计算机仿真的实现及优化 (2014年) - 西安交通大学电气工程学院" 本文主要探讨了解决窦房结电生理计算机仿真过程中遇到的计算量大、运行时间长的问题。研究者采用高性能图形处理单元（GPU）来实现并行计算，并对算法进行了优化，以提升仿真效率。 首先，为了更准确地模拟窦房结的电生理特性，研究团队构建了一个一维非均匀的窦房结组织模型。这个模型考虑了窦房结细胞在中心与边缘位置的生理差异，以反映心脏组织的真实情况。模型的构建是基于细胞间的相互作用和电位变化，这为并行计算提供了基础。 其次，利用算子分裂技术将复杂的数学模型分解成多个可并行处理的部分。算子分裂方法能够将仿真过程中的计算任务划分为若干独立的子任务，这些子任务可以在GPU的多个核心上同时进行，极大地提高了计算效率。 在并行化策略方面，研究者提出了三种不同的方案，并对执行效率最高的策略进行了深入优化。优化主要包括线程块的设置、数据交换的频率以及内存访问模式。通过调整这些参数，可以进一步减少计算时间和提高并行效率。 实验结果显示，在对包含500个细胞的仿真模型进行测试时，使用CUDA编程的GPU程序相比传统的串行程序，执行时间减少了60%。经过进一步优化后，执行时间甚至能降低到原串行程序的16%，即下降了84%。这表明随着窦房结组织规模的增加，GPU的并行加速效果更加显著。 此外，研究的结论证实了利用GPU进行并行计算可以显著提高窦房结电生理模型的求解速度，从而有效缩短实际的仿真执行时间。这种方法对于大规模的心脏电生理研究具有重要意义，可以为临床研究和药物测试提供更快、更精确的计算支持。 关键词涉及：图形处理单元（GPU）、并行计算、窦房结、计算机仿真。该论文属于工程技术领域，具体类别为计算机仿真和并行计算应用。