LBM多相流大规模异构协同众核并行算法研究

发布时间：2021-07-28 14:11

　　格子玻尔兹曼方法（Lattice Boltzmann method,LBM）是计算流体力学（Computational Fluid Dynamics,CFD）中广泛使用的方法,具有天然的并行性,尤其适合大规模并行计算。近年来,高性能计算机技术在不断的发展,采用异构众核处理器作为加速部件的异构众核超级计算机已渐渐成为主流。本文在典型的异构众核超级计算机天河二号上,针对开源3D多相流LBM软件OpenLBMFlow开展了大规模异构并行计算研究。主要工作和贡献如下:（1）对基于格子BGK和Shan-Chen模型的LBM多相流算法和OpenLBMFlow程序实现进行了深入剖析,根据典型异构并行体系结构平台特点,设计了多层次的LBM流场区域分解方法。分别从任务层、异构协同层、数据层、指令层方面描述了LBM多相流模拟的多层次多粒度并行性,提出了大规模异构协同众核并行算法,并对算法的性能瓶颈进行了理论分析。在此基础上从通信、负载均衡以及LBM算法层面提出了相应的优化策略。（2）在天河二号超级计算机上,采用OpenMP4.5加速器模型,实现了OpenLBMFlow基于MPI+OpenMP4.5+SIM... 

【文章来源】：国防科技大学湖南省 211工程院校 985工程院校

【文章页数】：81 页

【学位级别】：硕士

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计算流体力学中交叉学科关系

国防科技大学研究生院专业学位硕士学位论文可将形状不规则的计算流场域分解成若干规则的子区域，允许不同子区域使用不同的模型，提升并行效率。在区域分解方法每步迭代中，每个子区域的计算流程同串行程序的流程相同。只是需要在每步迭代后使用并行语句来传递交换边界处的数据，交换的数据量少，并行效率高[13]。同时这样的并行方法可以很容易将原来的串行程序移植为并行程序。如图 1.3 是 CFD 区域分解计算的流程图。

国防科技大学研究生院专业学位硕士学位论文1.4 论文结构全文共分为五章，论文的内容结构如图 1.4 所示，各章节内容安排如下第一章，绪论。简单介绍了 CFD 的背景，阐明高性能计算对于 CFD 着介绍了高性能计算机的发展历史和向众核异构发展的趋势，并简单 中常用的并行计算方法及并行编程模型。分析了相关领域在国内外的引入了本文的研究内容，最后给出本论文的结构安排。第二章，LBM 多相流应用及其并行算法设计。介绍了 LBM 多相流方代码实现流程。设计了 LBM 异构众核协同并行算法，从任务级、异构协级、指令级多层次角度进行并行分解设计。并介绍了算法的通信机制，略的实现方案，以及异步协同重叠通信和计算的优化策略。

【参考文献】：
期刊论文
[1]高性能计算的发展[J]. 臧大伟,曹政,孙凝晖.  科技导报. 2016(14)
[2]SIMD自动向量化编译优化概述[J]. 高伟,赵荣彩,韩林,庞建民,丁锐.  软件学报. 2015(06)
[3]基于3D-LBM的多相流快速模拟[J]. 刘欢,刘雪梅,郭松.  计算机应用研究. 2013(05)
[4]高性能并行计算在航空航天CFD数值模拟中的应用[J]. 潘沙,李桦,夏智勋.  计算机工程与科学. 2012(08)
[5]基于Shan-Chen模型的格子Boltzmann方法在微流动模拟研究中的应用[J]. 张任良,狄勤丰,王新亮,丁伟朋,龚玮.  力学与实践. 2012(02)
[6]并行计算在高超声速流场数值模拟中的应用[J]. 潘沙,范晓樯,李晓宇,丁国昊,冯定华,李桦.  计算机工程与科学. 2009(S1)
[7]基于多核处理器的并行编程模型[J]. 伊君翰.  计算机工程. 2009(08)
[8]格子波尔兹曼方法及其应用[J]. 张武生,杨燕华,徐济鋆.  现代机械. 2003(04)

硕士论文
[1]基于OpenMP 4.0的CFD应用异构并行技术研究[D]. 杨梅芳.国防科学技术大学 2017



本文编号：3308062