1.一种流体高性能CPU-GPU异构的并行仿真计算系统，其特征在于，包括：基于CPU的第一计算模块和基于GPU的第二计算模块，其中：所述第一计算模块用于对仿真文件进行流场前处理，并将流场前处理得到的网格文件传输至所述第二计算模块，以及，根据流场数据判断是否结束迭代，并在迭代结束的情况下，根据所述流场数据进行流场后处理；所述第二计算模块用于对所述网格文件进行迭代计算，并将迭代计算得到的流场数据传输至所述第一计算模块。
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，对所述网格文件进行迭代计算包括多个计算步骤，所述多个计算步骤包括：重构、面梯度、无粘通量、粘性通量；所述第二计算模块具体用于执行：在每个计算步骤，将所述计算步骤对应的多个线程放入同一个线程块中进行计算，所述线程块表征一组同时启动的线程。
3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述第二计算模块在执行每个计算步骤的过程中，按照结构体存储方式进行访存；其中，所述结构体存储方式是指：保守量和通量均采用对齐的结构体，并在核函数中统一写入和读取，中间变量按照临时变量形式存放于GPU寄存器中。
4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，对所述网格文件进行迭代计算包括时间推进，所述时间推进用于确定下一次迭代计算的速度；所述第二计算模块具体用于执行：在对所述网格文件进行迭代计算的过程中，基于目标CFL数，并按照目标时间推进格式进行时间推进；其中，CFL数表征流体通过网格单元的时间步长与空间步长的比，所述目标时间推进格式为：上下松弛隐式时间推进格式、或网格块粒度-上下松弛隐式时间推进格式。
5.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，所述第二计算模块，还用于根据当前迭代得到的流场数据计算残差，并根据所述残差判断计算的稳定性，在稳定的情况下，增大所述目标CFL数，得到新的目标CFL数，所述新的目标CFL数用于下一次迭代计算。
6.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，所述上下松弛隐式时间推进格式的时间推进步骤包括：初始化、内迭代、权重更新和保守量更新，所述内迭代的迭代次数的取值范围为5至20。
7.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，所述网格块粒度-上下松弛隐式时间推进格式使用Roe格式Jacobi矩阵进行隐式时间推进，所述Roe格式表征基于差分通量分裂的通量格式；其中，所述Jacobi矩阵是按照投影方式，将三维通量投影到两个互相垂直的三维基向量上得到的。
8.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述第二计算模块具体用于执行：在每隔目标次数迭代计算后，将当前迭代得到的流场数据传输至所述第一计算模块。
9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述第一计算模块具体用于执行：根据所述流场数据计算残差，并根据所述残差判断是否满足迭代结束条件，在满足迭代结束条件的情况下，结束迭代计算，并根据所述流场数据进行流场后处理。
10.根据权利要求1-9任一所述的系统，其特征在于，所述第二计算模块，还用于在接收到所述网格文件后，对边界条件进行赋值，以基于赋值的边界条件对所述网格文件进行迭代计算。
