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A Group-Ordered Fast Iterative Method for Eikonal Equations

机译：方程组的群序快速迭代方法

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In the past decade, many numerical algorithms for the Eikonal equation have been proposed. Recently, the research of Eikonal equation solver has focused more on developing efficient parallel algorithms in order to leverage the computing power of parallel systems, such as multi-core CPUs and GPUs (Graphics Processing Units). In this paper, we introduce an efficient parallel algorithm that extends Jeong et al.'s FIM (Fast Iterative Method, [1]), originally developed for the GPU, for multi-core shared memory systems. First, we propose a parallel implementation of FIM using a lock-free local queue approach and provide an in-depth analysis of the parallel performance of the method. Second, we propose a new parallel algorithm, Group-Ordered Fast Iterative Method (GO-FIM), that exploits causality of grid blocks to reduce redundant computations, which was the main drawback of the original FIM. In addition, the proposed GO-FIM method employs clustering of blocks based on the updating order where each cluster can be updated in parallel using multi-core parallel architectures. We discuss the performance of GO-FIM and compare with the state-of-the-art parallel Eikonal equation solvers.
机译：在过去的十年中，提出了许多针对Eikonal方程的数值算法。最近，Eikonal方程求解器的研究更多地集中在开发有效的并行算法上，以利用并行系统（例如多核CPU和GPU（图形处理单元））的计算能力。在本文中，我们介绍了一种有效的并行算法，该算法扩展了Jeong等人的FIM（快速迭代方法，[1]），该技术最初是为GPU开发的，用于多核共享内存系统。首先，我们提出了一种使用无锁本地队列方法的FIM并行实现，并提供了对该方法的并行性能的深入分析。其次，我们提出了一种新的并行算法，即组序快速迭代方法（GO-FIM），该算法利用网格块的因果关系来减少冗余计算，这是原始FIM的主要缺点。另外，提出的GO-FIM方法基于更新顺序采用块的聚类，其中每个聚类可以使用多核并行架构并行更新。我们讨论了GO-FIM的性能，并与最先进的并行Eikonal方程求解器进行了比较。

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