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NS方程在GPU上的并行实现

发布时间:2020-07-12 17:48
【摘要】:近年来,GPU性能飞速提升,越来越多的行业利用GPU进行一般意义上的科学计算(General-Purpose Computation on Graphics Processing Unit,GPGPU)。在航空领域,随着准确度、复杂度要求的提升,CFD计算耗费了大量的时间,国外许多专家利用GPU卓越的运算性能进行CFD计算,并行求解NS方程。单块GPU上取得的加速比一般有10到30倍,这样的加速比对于传统的集群计算来说是非常大的,由此造成的对CFD计算方式的影响不可谓不巨大。国外一些商用CFD软件ANSYS、Autodesk和开源软件如OpenFOAM等也纷纷开展GPU研究。与此同时,国内缺少成功的例子对利用GPU并行求解NS方程的可行性、有效性进行验证,在平常的科学计算和工程计算中,更是缺少相关的案例。这种情况大大阻碍了GPU并行求解NS方程在国内的推广。 本文针对目前国内利用GPU并行求解NS方程的现状,设计并完成了GPU上并行求解NS方程的算法,目的在于验证利用GPU并行求解NS方程的可行性、有效性,有助于引进国外先进的计算技术,提高航空领域的CFD计算技术和能力。着重进行了以下工作:(1)研究了已有程序对完整考虑可压缩性和黏性的NS方程的数值求解方法;(2)设计并完成了GPU上并行求解NS方程的算法,采用大量优化技术对程序性能进行了调优;(3)对比了ORENA M6机翼和某机翼的跨声速流动的串并行计算结果,并给出了结论。 对比ORENA M6机翼和某机翼的串并行计算结果,得出并行计算的结果是正确的。M6机翼在244800(51×30×160)的网格规模上取得了24倍的加速,某机翼在1676480(208×65×124)的网格规模上取得了37倍的加速,说明了GPU并行求解NS方程的巨大收益和良好的可扩展性。 综上所述,本文的工作验证了利用GPU并行求解NS方程的可行性、有效性和良好的可扩展性。
【学位授予单位】:上海交通大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2011
【分类号】:TP332
【图文】:

机器模型,分布式存储器


伴随着计算机技术的发展而发展的。CFD 等这类大型应技术的发展和新技术的出现,同时,计算机技术每次的巨反过来会促进 CFD 等大型应用的进步。在计算机技术和渐形成了基于以下并行机模型的 CFD 并行技术,其中基存储器的 CFD 并行技术是比较成熟的,应用也较为广泛技术是比较新颖的,在近年来才出现并快速发展,现在分布式存储器的 CFD 并行技术发展状况布式存储器指的机器模型。基于分布式存储器的机器模型自己本地的主存,这些主存的物理地址不是单一连续的的,各个 CPU 只能访问自己主存内的数据,访问其他 C过显式的消息传递来实现的,模型包括 cluster(集群)理机)这两类计算机。这两类计算机在编程时使用的是消器模型是相互对应的。

机器模型,共享存储器,多核


图 1 - 3 共享存储器机器模型Fig.1 - 3 Model of Shared Memory machine式存储器的机器,在基于共享存储器多 CPU 或 CPU 的多核对网格单元编程模式中,CPU 间的数据通信是enMP 来实现共享存储器机器上的多般不需要对串行程序进行修改,受到较高,扩展性不好,当超过 64 个 C21][22][24]。但在拥有多核 CPU 的 P,使用起来却非常方便,是充分利计算很少单独出现在 CFD 并行程序在单个节点上实现共享存储的并行[2拥有多核 CPU,在 cluster 上并行求解两层并行编程模型,首先在节点间应用P 利用 CPU 的多核并行求解每个节点

翼型,上表面


图 2 - 2 处理前后的翼型上表面Fig 2 - 2 The upper surface of airfoil after transformation图 2 - 3 放大后的差异部分Fig 2 - 3 Differences by zoom

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