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文檔簡介
1、半導(dǎo)體芯片的集成度越來越高,微細(xì)加工早已進(jìn)入納米級,其結(jié)構(gòu)上如果存在微小的瑕疵也會引起性能的極大改變。用光學(xué)的方法測量器件的關(guān)鍵尺寸應(yīng)用廣泛,而分析這些結(jié)構(gòu)的模擬算法通常都是計算量巨大,計算過程相當(dāng)耗時的。GPU從單純的圖形處理發(fā)展到應(yīng)用于通用計算領(lǐng)域,其巨大的并行計算能力在許多領(lǐng)域取得了良好的效果。本文的研究目的是利用GPU的并行計算能力加速模擬算法的計算過程。
這些算法多數(shù)都是從麥克斯韋方程組出發(fā),采用不同的方法最終推導(dǎo)出
2、結(jié)論。在算法推導(dǎo)過程中,大量的方程以方程組的形式存在,因此導(dǎo)致在模擬計算過程中,涉及到大量的矩陣運算,如矩陣乘法、LU分解、求逆和求特征值等,計算量大,計算過程費時。為縮短計算時間,加速計算過程,本文從軟硬件兩方面入手。硬件方面利用GPU的并行計算能力做并行計算,軟件方面采用CUDA技術(shù)實現(xiàn)在GPU上的并行計算。
本文首先從麥克斯韋方程組出發(fā),介紹了RCWA算法和SAM算法兩種算法。然后介紹了GPU應(yīng)用于通用計算的發(fā)展情況,對
3、CUDA模型和加速原理做了介紹。接著對幾種常見的矩陣運算也做了簡要介紹,并且完成了幾種矩陣運算的CUDA C代碼,測試了各函數(shù)計算不同規(guī)模矩陣的效率,將 GPU的計算時間與 CPU的計算時間做了對比,分析了GPU在本文中做加速計算的優(yōu)勢和不足。最后,根據(jù)算法的特點,選取了較優(yōu)的方案,將自有的函數(shù)和其他一些矩陣運算庫編譯成一個新的庫,完成了GPU和CPU兩種接口的代碼,應(yīng)用于RCWA算法和SAM算法中,并分別測試了GPU對兩種算法在一維情
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