[发明专利]协同GPU求解PDEs的影像输出方法、装置

说明书

技术领域

本发明关于一种协同GPU作为求解偏微分方程式(Partial Differential Equations,PDEs)的高效能运算与三维互动影像输出的方法、装置，特别是指完全由GPU进行PDEs的运算，并根据运算结果完全由GPU绘制具有物理量变化的三维互动影像及输出。

背景技术

由于科技发展的日新月异，高效能运算已经被广泛的应用在与民生息息相关的研究，如医疗诊断、3D互动式教学、全球气候变迁、台风、海啸、地震等天然灾害能量传递及破坏效果的预测。因此，大尺度计算模拟的重要性逐渐受到重视。凭借着低成本及低耗电量的优势，GPU衍然成为可以取代CPU作为高效能算的另类选择。

又针对模拟边界条件的建立而言，扩增实境(Augmented Reality,AR)影像是一种新颖且快速的影像输入方法，可以建立许多用于模拟的模型，例如建筑物，人体器官或大自然环境等等。

然而目前使用GPU作为求解偏微分方程式的高效能运算的方法，传统上只有将一部分工作由GPU装置执行，如图5所示，图示中CPU与GPU的协同运算过程中：虚线方块代表CPU要求GPU执行的指令、实线方块代表计算工作量执行的位置、单实线箭头代表CPU与GPU之间进行资料传输，双实线箭头则代表由CPU管理掌握整个运算模拟的进行，由图中看出CPU与GPU在运算过程中都会涉及资料传输，在大量资料传输过程中往往造成影像延迟输出，并且GPU在整个运算过程中，仍有一大半时间处于未作业状态，无法充分发挥GPU的效能。

另外，若只运用CPU驱动扩增实境技术，呈现高效能运算得到的模拟结果，也遭遇到无法即时(REAL TIME)输出三维动态影像的问题。

再请参阅图6所示，针对图5中GPU运算有限体积法的分离通量(F＝f(Q))步骤，对于单核GPU而言，必须耗费成本寻找相邻的计算单元，当所需计算资料庞大时，有时也是造成影像延迟输出的因素之一。

发明内容

为了完整发挥GPU高效能运算的优势，同时克服影像输出延迟的问题，本发明预计将PDEs的模拟运算完全由GPU执行，并且将模拟的运算结果完全由GPU执行绘图及输出，以达到即时(REAL TIME)输出的效果，解决影像延迟的缺失。

本发明再提出一种利用扩增实境(Augmented Reality,AR)作为三维影像输入的技术，由CPU执行扩增实境三维影像的建立，以及根据三维影像设定座标与边界条件，结合GPU的高效能运算，能够整合扩增实境三维影像即时输出具有物理量变化的三维互动影像。

为达成上述目的，本发明的解决方案为：

协同GPU求解PDEs的影像输出方法，包括以下步骤：A.由CPU执行一三维影像的座标转换，并根据座标转换结果设定模拟所需的边界条件，以及将边界条件输入至GPU；B.GPU根据步骤A提供的边界条件执行一偏微分方程式的数值模拟；C.GPU依据数值模拟结果计算绘图元素，而绘制具有物理量变化的视觉影像迭合在前述三维影像上，形成三维互动影像由一显示单元输出。

进一步，在步骤B及步骤C中，CPU及GPU之间的资料传输仅涉及CPU传输工作指令至GPU，以及GPU完成工作后，传输回馈指令至CPU。

进一步，其中步骤B的数值模拟系使用有限体积法，包含计算有限体积法的分离通量及计算有限体积法的状态。

进一步，在步骤C中，GPU结合CUDA语法加速计算速度。

进一步，其中步骤A的三维影像系由一摄影单元拍摄一标记的拍摄影像所产生的扩增实境影像。

进一步，其中该标记为实体物或投影影像。

进一步，在执行步骤A之前，先由CPU执行电脑系统程序初始化设定工作，包括有下列步骤：A1.在前述显示单元显示绘图应用程序被初始化；A2.CPU指定电脑主机所需的记忆体空间；A3.将所需模拟的偏微分方程式复制到GPU的记忆体空间；A4.使用扩增实境工具启动该摄影单元。

进一步，在步骤C之后，包含有步骤D：由CPU执行电脑系统程序结束工作，包括下列步骤：D1.释放GPU的记忆体空间；D2.释放电脑主机的记忆体空间；D3.结束该摄影单元的操作；D4.结束该显示单元的操作。