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龙图腾网获悉广西师范大学申请的专利一种基于多相流LBM并行算法的智能优化方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119917388B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411979128.7，技术领域涉及：G06F11/34；该发明授权一种基于多相流LBM并行算法的智能优化方法是由何冰;杨宇璇;陈建国设计研发完成，并于2024-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多相流LBM并行算法的智能优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多相流LBM并行算法的智能优化方法，包括如下步骤：1构建多相流LBM并行算法数据依赖关系模型；2构建多相流LBM并行算法访存性能分析模型；3根据数据依赖关系模型、GPU访存的特性及数据读写关系对多相流LBM算法提出核融合规则及融合后的性能变化估算方法；4将融合规则与性能变化估算方法结合到分组遗传算法中，搜索最优融合方案；5根据最优融合方案进行优化，并对比优化前后性能。该方法综合考量CUDA内核数据传递和内存访问特性，利用智能搜索算法探索各种CUDA内核融合策略下的性能增益，最后得到最优的CUDA内核融合策略，其加速效果相对于传统多相流LBM并行方法有了显著提升。

本发明授权一种基于多相流LBM并行算法的智能优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多相流LBM并行算法的智能优化方法，其特征在于，包括如下步骤： 1构建多相流LBM并行算法数据依赖关系模型；该模型包括构建数据依赖图和执行顺序图；首先构建多相流LBM的数据依赖图，在此数据依赖图中，对各处理涉及的数组分为三种类型：只读数组、读写数组以及只写数组；将每个核函数表示为数据依赖图中的节点，并将各个节点之间传递的数据作为边的权值进行连接； 遵循原多相流LBM算法各处理步骤执行顺序构建一个执行顺序图，执行顺序图是一个有向无环图，其中执行顺序图中的节点代表核函数，在构建此执行顺序图时，在不违反内核间执行优先级的前提下，将节点按照逻辑顺序进行融合；利用执行顺序图，准保融合后的CUDA算法不违反原LBM算法的逻辑顺序； 2构建多相流LBM并行算法访存性能分析模型，对多相流LBM在CUDA程序中的访存性能进行深入分析与优化，鉴于LBM的CUDA程序在内核融合前后，CUDA程序计算操作的变化相对较小；在CUDA程序的执行过程中，核函数的内存访问涵盖全局内存、共享内存以及寄存器的访问，确定核函数中各类内存的访问次数，并考虑GPU设备在访问不同内存时所需的周期数； 核函数k的访存周期数用如下公式进行计算： 1， 2， 公式1和2中、、分别表示GPU访问一次全局内存、共享内存、寄存器的周期数，、、分别表示核函数访问全局内存、共享内存、寄存器的次数，表示CUDA程序中所有内核的访存周期数之和，表示核函数k的访存周期数； 3根据数据依赖关系模型、GPU访存的特性及数据读写关系对多相流LBM算法提出核融合规则及融合后的性能变化估算方法； 4将融合规则与性能变化估算方法结合到分组遗传算法中，搜索多相流LBM并行算法最优融合方案； 5根据最优融合方案对原多相流LBM并行算法进行优化，并对比优化前后性能。

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