摘要：GPU拥有几百GFlops甚至上TFlops的浮点计算能力，将GPU应用于粒子模拟，可有效提高大规模粒子模拟的速度，降低计算成本。本文利用GPU加速三维激光等离子体模拟算法LARED-P，提出了基于CPU＋GPU的任务划分、GPU上任务分解、大规模计算核心的分解方法，结合使用了寄存器、纹理内存对算法进行加速。在双精度条件下，移植后的算法在工作频率为1．44GHz的NVIDIA Tesla S1070的单个GPU上获得了相当于主频2．4GHz的Intel（R）Core（TM）2Quad CPU Q6600单核的6倍加速比。

关键词：gpu 粒子模拟 加速 

单位：国防科技大学计算机学院 湖南长沙410073