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1.
2.
特征线方法(MOC)可以精确求解任意几何的中子输运方程,但该方法收敛慢、计算时间长。本研究基于空间区域分解和特征线并行技术,采用MPI+OpenMP/CUDA编程模型,实现了适用于中央处理器-图形处理器(CPU-GPU)异构系统的二维MOC异构并行算法。为充分利用异构系统中的CPU和GPU计算资源,实现CPU-GPU协同计算,提出动态任务分配模型,根据CPU和GPU的计算能力合理分配计算任务。数值验证结果表明:程序具有良好的计算精度;动态任务分配模型能根据硬件性能给出最佳任务分配方案;5异构节点(包含20块GPU)并行时,相对MPI+CUDA并行模式,采用CPU-GPU协同计算后,程序整体效率提升达到14%。 相似文献
3.
目的 建立一种制备含目标浓度NaNO2猪肉粉参考物质的可行方法。方法 将一定浓度的NaNO2溶液加入生鲜猪肉馅中, 考察不同时间点生鲜猪肉中NaNO2的残留量; 生鲜猪肉加入一定浓度的NaNO2, 常压蒸煮沸后考察不同时间点肉中NaNO2的残留量; 考察烘干法和冷冻干燥法对猪肉粉中NaNO2残留量的影响。结果 通过实验结果和数据分析, 生鲜猪肉常压煮熟粉碎制得肉糜, 放冷后浸泡于一定浓度的NaNO2溶液中, 浸泡后的肉糜装瓶或铺盘后在80 ℃预冻条件下预冻1 h, 冷冻机的操作压力控制在0.06~0.2 Mbar之间, 冷冻干燥的温度设置不超过30 ℃, 解析干燥温度设置在10~30 ℃, 在此条件下进行冷冻干燥, 过筛混匀, 最终制得含目标浓度的NaNO2猪肉粉参考物质。结论 该方法可以快速准确制得含目标浓度NaNO2的猪肉粉参考物质, 对实际食品检测和食品安全的控制起到重要作用。 相似文献
4.
鄂东南传统民居的气候适应性研究 总被引:6,自引:0,他引:6
中国传统民居具有良好的气候适应性,深入地研究传统民居的气候适应性,发掘其中有价值的策略和技术,对当今的生态建筑设计很有帮助。通过对湖北省阳新县玉堍村传统民居的热舒适性实验和分析研究,发掘鄂东南传统民居解决夏季热舒适性的关键方法和技术,探索传统民居气候适应性的根源,揭示了传统民居在解决气候适应性问题方面不同于现代生态建筑的方法和思路。 相似文献
5.
计算机和网络创造了独特的赛博空间,在这个空间里会有建筑和建筑师吗?通过分析赛博空间的特征,探讨建筑师在赛博空间中的作用,以及赛博空间对建筑学发展的影响。 相似文献
6.
移动在线实时绘制技术受移动互联网发展的驱动,为3维可视化、计算机视觉、虚拟现实、增强现实、扩展现实和元宇宙等新兴研究领域提供了核心技术的支撑。本文以在线实时绘制技术为切入点,探讨了该技术在移动端、Web端、云端和多端协同这4类平台下的发展重心和研究现状,并深度阐述了工业级在线云平台的实施方案。首先,针对移动端的在线实时绘制,分析了近年来移动端绘制硬件构架设计的优化方向;探讨了在功耗和带宽受到制约的情况下移动端如何对渲染算法进行加速,如何对高功耗的光线跟踪算法进行优化;列举了包括图形应用程序编程接口(application programming interface,API)和游戏引擎在内的移动端渲染工具。然后,针对Web端在线实时绘制,分析了Web端的3D渲染机制,梳理了以3D场景的轻量化预处理、大规模3D场景的细粒度化网络传输、3D场景的对等传输以及Web3D在线特效渲染为代表的Web端在线绘制的关键技术(尤其面向大规模3D场景),列举了国内外知名Web3D引擎并探讨了主流游戏引擎对Web3D应用的支持。再后,针对云端在线实时绘制,从应用托管、资源调度和串流这三大云平台的核心功能入手,调研了以串流应用优化技术为核心的在线云绘制现状。此后,从多端绘制任务分摊机制入手,分析了以“端云”协同和“端边云”协同为目标的在线多端协同绘制的发展。最后,以当前工业级在线云绘制平台为研究对象,分析了包括微软、英伟达、Unity、酷家乐等一线云绘制企业的在线实时云绘制平台方案,验证了移动在线绘制技术在工业界的实用性。 相似文献
7.
基于生物质焦油氧含量高、品质差的缺陷,本文提出将生物质与重油共转化利用的方法。以催化裂化油浆(FCC)、稻壳(RH)、木屑(PS)为原料,通过低温固定床热解实验对其共热解产物分布进行了研究。结果表明,在FCC的供氢作用下,共热解有利于焦油中含氧化合物的脱除,随着生物质比例增加,反应过程中脱羧基、脱羰基反应减弱,脱羟基反应增强,产物中CO、CO2产率较计算值增加幅度减小,水的产率较计算值逐渐增大。焦油中烃类物质增加,其中芳香烃以二元环和四元环增加为主,脂肪烃中以C13~C20增加为主。整体上,共热解过程促进了半焦产率的增加,焦油产率虽无明显改变但品质得到了显著提升。 相似文献
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特征线方法(MOC)在求解堆芯规模中子输运方程时面临计算时间长的问题,加速和并行算法是目前研究的热点。基于MOC在特征线和能群层面的并行特性,采用统一计算设备构架(CUDA)编程规范,实现了基于图形处理器(GPU)的并行二维MOC算法。测试了菱形差分和步特征线法分别在双精度、混合精度及单精度浮点运算下的计算精度、效率及GPU加速效果。采用性能分析工具对GPU程序性能进行了分析,识别了程序性能瓶颈。结果表明:菱形差分和步特征线法在不同浮点运算精度下均表现出良好的计算精度;相比于CPU单线程计算,GPU加速效果在双精度和单精度情况下分别达到35倍和100倍以上。 相似文献