异构计算在电磁仿真中的应用

　　时域有限差分（FDTD）法是求解电磁学中麦克斯韦方程组的重要方法之一，一直以来获得了广泛的使用，但是应用于电大尺寸目标仿真时存在巨大的耗时问题。为解决这一问题，利用图形处理器（GPU）的并行处理特性，结合计算统一设备架构（CUDA），以低通滤波器为算例，实现了时域卷积理想匹配层（CPML）吸收边界的三维FDTD高性能加速计算，目标网格数达5百万。实验在Fermi架构的Quadr0 4000和Tesla M2050两款GPU上实测，误差均在101范围内，相对于同时期的CPU分别可获得36和55倍以上的加速，结果表明该方法具有精度高、效率高、通用性和实用性强等特点。