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声子玻尔兹曼输运方程（BTE）可以有效地模拟介观尺度下的导热问题，相比于随机性方法，以有限体积法为代表的确定性方法求解声子BTE方程被认为更有希望解决工程实际问题。但是有限体积法求解BTE具有迭代步数多，迭代时间长的问题。为此提出了声子BTE方程迭代求解部分在GPU上的并行加速方案，并适当的线程分配方式及数据存储格式，采用循环展开和内核融合等优化手段对迭代过程进行并行加速此外，采用基于角方向的并行策略，使用 MPI+CUDA、CUDA- Aware MPI和NCCL函数的方式实现了声子BTE求解多GPU并行版本。实验结果表明，相较于 Intel Xeon gold6248上的串行版本，在单块Ⅴ100GPU上获得了最大31.5倍的加速。同时使用NCCL函数的GPU并行版本在8台DGX-2节点共计128块V100GPU上最高达到了83%的并行效率，比 MPI+CUDA版本提升57%。
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