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基于多核与众核平台的水下声场模拟加速技术研究

摘要

声音是海洋中唯一能够长距离传播信息的载体，计算海洋声学中的水下声场模拟

是研究声音在海洋中传播规律的关键。但在实际应用中，由于受模拟的海域变大、海

洋环境逐渐复杂、频率增加等诸多原因的影响，导致水下声场的计算量爆炸性增加；

并且对于有更高精度要求的场景，需要计算量更大的三维水声传播模型来反映出实际

声音在海洋中的传播。庞大的计算量造成现有的水下声场模拟速度慢，严重影响水下

声场模拟的实时性。为了解决水下声场的计算量增加与实时性之间的矛盾，如何加速

水下声场模拟的速度是一个亟待解决的关键问题。

随着多核CPU和众核GPU硬件平台的发展，并行计算技术成为目前学界加速科学

计算的主要手段。因此，本课题针对水下声场的射线方法中的Bellhop数值模拟算法，

分别使用多核CPU平台和众核GPU平台来研究水下声场的二维和三维并行算法，加速

水下声场模拟的速度。同时通过设计的声速网格优化法，从算法迭代上对水下声场模

拟的计算过程进行优化。具体研究内容如下：

（1）针对多核CPU平台，对Bellhop二维和三维算法进行量化分析，基于量化分

析结果，进行内存访问优化和向量化优化；结合OpenMP并行框架，在Intel的多核

CPU平台上实现了Bellhop二维和三维算法的并行化，提升了Bellhop的计算速度；进

一步的，为了拓展其在多核CPU上的并行规模，利用MPI+OpenMP实现了两级混合并

行，并在小型集群系统上，对拓展后的并行算法进行了测试。

（2）针对Bellhop算法层面的改进，提出了一种声速网格优化法来加速水下声场

模拟。通过使用半步步长处的切向量来保障迭代计算的精度，并且动态的调整声速网

格的位置，保障迭代计算仍然是在同一个声速网格内，同时保留原始Bellhop对海面和

海底反射的处理。最后，使用五组典型的计算海洋声学算例对该算法进行计算结果精

度验证、加速效率分析，实验结果表明该方法具有更好的加速比。

（3）针对众核GPU平台，建立了基于GPU的Bellhop并行计算方法。在NVIDIA

的GPU平台上实现了Bellhop二维和三维算法的并行优化，研究了GPU单精度和双精

度浮点运算之间的效率差异，为追求速度优先的使用场景提供了更好的选择。

（4）针对众核GPU的体系结构，进一步优化GPU上的并行算法，提出了三种优

化方案：并行执行优化、访存优化、指令使用优化。利用MPI+CUDA的方式，实现了

多GPU的Bellhop并行算法，将单GPU的Bellhop二维和三维算法拓展到了多GPU上，

哈尔滨工程大学硕士学位论文

拓展了在GPU上的并行规模。

关键词：水下声场；并行计算；多核CPU；众核GPU；CUDA；

基于多核与众核平台的水下声场模拟加速技术研究

ABSTRACT

Soundistheonlycarriercapableoflong-distanceinformationtransmissionintheocean,

makingunderwateracousticfieldsimulationcrucialforstudyingsoundpropagationinthe

marineenvironment.However,duetovariousfactorssuchasincreasingsimulationareas,

growingcomplexityinmarineenvironments,andincreasingfrequencies,thecomputational

loadforunderwateracousticfieldshasexplosivelyincreased.Forscenariosdemandinghigher

accuracy,moreextensivethree-dimensionalhydroa