基于GPGPU大规模并行计算的一种高效3D热分析算法

摘要

为解决3D封装时精细的散热设计和散热分析中巨大的分析计算量,近来的一些研究将GPU应用于3D热分析当中.本文提出一种基于GP-GPU的用于3D热分析的新型混合并行算法.该方法将芯片的die离散化为许多的小正方体,并将在同一散热方向上的这些正方体归为同一列.首先,该方法通过使用红/黑分决策略将所有的列分为两类,然后以每一列的相邻列的状态为边界条件使用LU分解来快速计算同一类中的所有列.其次,该方法使用了超松弛迭代作为高效的迭代算法来实现整个计算过程的快速收敛,得到最终的计算结果.大量的实验结果表明,在几乎不损失精度的前提下,在GP-GPU上实现的这一解法要比在CPU上实现的这一解法快100倍左右,同时比现有的CPU解法效率提高400被左右.这表明该算法非常适用于实际的大规模3D热分析.