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聲子玻爾茲曼輸運方程（BTE）可以有效地模擬介觀尺度下的導熱問題，相比于隨機性方法，以有限體積法為代表的確定性方法求解聲子BTE方程被認為更有希望解決工程實際問題。但是有限體積法求解BTE具有迭代步數多，迭代時間長的問題。為此提出了聲子BTE方程迭代求解部分在GPU上的并行加速方案，并適當的線程分配方式及數據存儲格式，采用循環展開和內核融合等優化手段對迭代過程進行并行加速此外，采用基于角方向的并行策略，使用 MPI+CUDA、CUDA- Aware MPI和NCCL函數的方式實現了聲子BTE求解多GPU并行版本。實驗結果表明，相較于 Intel Xeon gold6248上的串行版本，在單塊Ⅴ100GPU上獲得了最大31.5倍的加速。同時使用NCCL函數的GPU并行版本在8臺DGX-2節點共計128塊V100GPU上最高達到了83%的并行效率，比 MPI+CUDA版本提升57%。
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