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Accelerating Finite Difference Time Domain Simulations with Reconfigurable Dataflow Computers

机译：可重构数据流计算机加速有限差分时域仿真

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Finite difference methods are widely used, highly parallel algorithms for solving differential equations. However, the algorithms are memory bound and thus difficult to implement efficiently on CPUs or GPUs. In this work we study the implementation of the finite difference time domain (FDTD) method for solving Maxwell's equations on an FPGA-based Maxeler dataflow computer. We evaluate our work with actual problems from the domain of computational nanopho-tonics. The use of realistic simulations requires us to pay special attention to boundary conditions (Dirichlet, periodic, absorbing), which are critical for the correctness of results but detrimental to the performance and thus frequently neglected. We discuss and evaluate the design of two different FDTD implementations, which outperform CPU and GPU implementations. To our knowledge, our implementation is the fastest FPGA-based FDTD solver.
机译：有限差分法被广泛使用，高度并行的算法来求解微分方程。但是，算法受内存限制，因此难以在CPU或GPU上有效实现。在这项工作中，我们研究了基于FPGA的Maxeler数据流计算机上有限差分时域（FDTD）方法的求解Maxwell方程的实现。我们从计算纳米光子学的领域评估我们的工作与实际问题。逼真的模拟的使用要求我们特别注意边界条件（Dirichlet，周期性，吸收），这对于结果的正确性至关重要，但对性能不利，因此经常被忽略。我们讨论并评估了两种不同的FDTD实现的设计，它们的性能优于CPU和GPU的实现。据我们所知，我们的实现是最快的基于FPGA的FDTD求解器。

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