GPU加速的硅基光器件逆设计中高速FDFD算法

"基于GPU并行处理的硅基光器件逆设计中的高速FDFD算法" 在硅基光子学领域，光器件的设计是至关重要的，而逆设计是一种创新的方法，它通过目标性能反向推导出器件结构。本文主要探讨的是在硅基光器件逆设计过程中，如何利用GPU（图形处理器）的并行处理能力来提高频域有限差分算法（FDFD）的计算效率。FDFD算法是一种广泛用于求解电磁场问题的数值方法，尤其适用于计算光器件中的电磁波传播。 FDFD算法的核心在于对三维空间内的麦克斯韦方程组进行离散化，形成大规模的线性代数问题。然而，随着器件复杂度的增加，矩阵维度增大，这导致了算法的收敛速度显著降低，计算时间急剧增加。为解决这一问题，文章提出了一种基于CUDA（Compute Unified Device Architecture）编程模型的GPU并行实现方案。 CUDA是NVIDIA公司开发的一种编程接口，允许程序员直接利用GPU的并行计算能力。在文中，作者将FDFD的迭代求解过程迁移到GPU上，通过并行化处理，极大地提升了计算速度。实验结果显示，与传统采用的时域有限差分算法（FDTD）相比，GPU加速的FDFD算法在处理相同规模的光器件模型时，计算速度可以达到FDTD的十倍。当器件的网格点数量增加时，这种优势更加明显。 此外，论文还进行了详实的仿真测试，验证了GPU加速FDFD算法的可行性和高效性。测试数据显示，在3.2×10^6个网格点的器件模型上，GPU加速的FDFD算法计算一次电磁场分布的时间仅为FDTD的十分之一。这表明，利用GPU并行处理能有效应对大尺寸、高精度的光器件设计问题，对于推动硅基光子学领域的快速发展具有重要意义。 这篇论文在硅基光器件的逆设计中，通过GPU并行计算优化了FDFD算法，显著提高了电磁场求解的速度，为复杂光器件设计提供了更高效的计算工具，对于提升光通信系统的设计效率和性能有重大贡献。