一、前言
近年来，GPU已经成为了运行高性能计算科学应用的选择。在许多领域，GPU加速已经成为大规模计算的必要手段。因此，将流体动力学中的计算量转移到GPU上进行加速，不仅能够加快仿真过程，还能够优化计算效率，因此GPU加速在流体力学仿真方面已经得到了广泛的研究和应用。
二、基本概念
流体力学是描述液、气的运动和相互作用的科学。它是研究流体现象、流体力学规律及其应用的分支学科。而计算流体力学（CFD）则是用计算机处理流体流动的数学模型，通过数值模拟和计算方法，对流体冲击、转换和输运进行分析和计算。
GPU（图形处理器）是一种专门用于处理图像和图形等计算机应用的处理器，它专门处理计算并行性高的计算量，具有高效能、并行性强等特点。在计算力方面，GPU已经发展到可以支持低精度的浮点数，同时对单精度和双精度浮点数也做了很多的优化。
三、GPU加速的实现
在流体力学仿真方面，采用隐式求解方法（模拟求解变化量）的计算速度要比显式求解方法（取巧式求解）快很多。在基于GPU的计算流体力学仿真研究中，大多数运算是基于此类方法进行进行的。
在通常的计算模拟中，我们首先将需要模拟的物理过程进行离散化，然后通过数值模拟的方法，将这个过程从时间上划分成小步骤，也就是求解一般常微分方程(general ordinary differential equations，简称ODE)。在每步中，需要对一些向量（如速度矢量和压力梯度）进行操作。由于这些向量具有很好的并行性，所以可以采用GPU进行调用。
在实现流体力学仿真中，需要采用一些特殊的库来完成：CUDA库和OpenCL库。这两个库都包含在最新的GPU驱动程序中，在科学计算方面它们都具有很大意义。
四、并行化处理
在批量处理的时候，GPU的主要作用是将计算过程分成多个小步骤(step)，这些小步骤称之为kernel，而这个过程称为并行化逻辑。
假设我们有一项需要完成的任务是求解一定区域内的速度向量的距离。我们可以使用GPU把整个区域分成不同的小方块，然后在GPU上进行计算处理，由于GPU的运算能力非常强大，因此可以通过GPU对多个片段同步处理来节省运算时间和计算资源。
在CUDA中有一个TaskDriver，它是一个基于CUDA架构设计的并行化处理模块。很多软件都通过TaskDriver进行流体动力学仿真计算。在OpenCL中，也有类似的实现方案。
五、优化
在进行流体动力学仿真的过程中，有一些方法可以用来优化我们的运算。这些方法包括如下：
1.使用CUDA 编写代码，使用CUDA架构进行开发。
2.使用OpenCL编写程序，通过OpenCL架构进行计算流体力学仿真。
3.通过CPU与GPU的协调和启动，使两者配合运算。
4.使用优化算法，可以通过对各个操作流程的优化，来改善计算效率。
5.利用GPU的内存优势，在内存操作和数据传输时扩大GPU的作用。
六、总结
在基于GPU加速的计算流体力学仿真研究中，GPU已经变得与CPU同等重要。随着科技的进步，GPU的性能不断提高，可以在更加复杂的流体力学仿真中发挥更大作用。因此，基于GPU的计算流体力学仿真将成为未来流体力学研究的重要组成部分。