【摘要】：近年來(lái),GPU性能飛速提升,越來(lái)越多的行業(yè)利用GPU進(jìn)行一般意義上的科學(xué)計(jì)算(General-Purpose Computation on Graphics Processing Unit,GPGPU)。在航空領(lǐng)域,隨著準(zhǔn)確度、復(fù)雜度要求的提升,CFD計(jì)算耗費(fèi)了大量的時(shí)間,國(guó)外許多專家利用GPU卓越的運(yùn)算性能進(jìn)行CFD計(jì)算,并行求解NS方程。單塊GPU上取得的加速比一般有10到30倍,這樣的加速比對(duì)于傳統(tǒng)的集群計(jì)算來(lái)說(shuō)是非常大的,由此造成的對(duì)CFD計(jì)算方式的影響不可謂不巨大。國(guó)外一些商用CFD軟件ANSYS、Autodesk和開(kāi)源軟件如OpenFOAM等也紛紛開(kāi)展GPU研究。與此同時(shí),國(guó)內(nèi)缺少成功的例子對(duì)利用GPU并行求解NS方程的可行性、有效性進(jìn)行驗(yàn)證,在平常的科學(xué)計(jì)算和工程計(jì)算中,更是缺少相關(guān)的案例。這種情況大大阻礙了GPU并行求解NS方程在國(guó)內(nèi)的推廣。 本文針對(duì)目前國(guó)內(nèi)利用GPU并行求解NS方程的現(xiàn)狀,設(shè)計(jì)并完成了GPU上并行求解NS方程的算法,目的在于驗(yàn)證利用GPU并行求解NS方程的可行性、有效性,有助于引進(jìn)國(guó)外先進(jìn)的計(jì)算技術(shù),提高航空領(lǐng)域的CFD計(jì)算技術(shù)和能力。著重進(jìn)行了以下工作:(1)研究了已有程序?qū)ν暾紤]可壓縮性和黏性的NS方程的數(shù)值求解方法;(2)設(shè)計(jì)并完成了GPU上并行求解NS方程的算法,采用大量?jī)?yōu)化技術(shù)對(duì)程序性能進(jìn)行了調(diào)優(yōu);(3)對(duì)比了ORENA M6機(jī)翼和某機(jī)翼的跨聲速流動(dòng)的串并行計(jì)算結(jié)果,并給出了結(jié)論。 對(duì)比ORENA M6機(jī)翼和某機(jī)翼的串并行計(jì)算結(jié)果,得出并行計(jì)算的結(jié)果是正確的。M6機(jī)翼在244800(51×30×160)的網(wǎng)格規(guī)模上取得了24倍的加速,某機(jī)翼在1676480(208×65×124)的網(wǎng)格規(guī)模上取得了37倍的加速,說(shuō)明了GPU并行求解NS方程的巨大收益和良好的可擴(kuò)展性。 綜上所述,本文的工作驗(yàn)證了利用GPU并行求解NS方程的可行性、有效性和良好的可擴(kuò)展性。
【學(xué)位授予單位】：上海交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2011
【分類號(hào)】：TP332
【圖文】：

伴隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展而發(fā)展的。CFD 等這類大型應(yīng)技術(shù)的發(fā)展和新技術(shù)的出現(xiàn)，同時(shí)，計(jì)算機(jī)技術(shù)每次的巨反過(guò)來(lái)會(huì)促進(jìn) CFD 等大型應(yīng)用的進(jìn)步。在計(jì)算機(jī)技術(shù)和漸形成了基于以下并行機(jī)模型的 CFD 并行技術(shù)，其中基存儲(chǔ)器的 CFD 并行技術(shù)是比較成熟的，應(yīng)用也較為廣泛技術(shù)是比較新穎的，在近年來(lái)才出現(xiàn)并快速發(fā)展，現(xiàn)在分布式存儲(chǔ)器的 CFD 并行技術(shù)發(fā)展?fàn)顩r布式存儲(chǔ)器指的機(jī)器模型�；诜植际酱鎯�(chǔ)器的機(jī)器模型自己本地的主存，這些主存的物理地址不是單一連續(xù)的的，各個(gè) CPU 只能訪問(wèn)自己主存內(nèi)的數(shù)據(jù)，訪問(wèn)其他 C過(guò)顯式的消息傳遞來(lái)實(shí)現(xiàn)的，模型包括 cluster（集群）理機(jī)）這兩類計(jì)算機(jī)。這兩類計(jì)算機(jī)在編程時(shí)使用的是消器模型是相互對(duì)應(yīng)的。

圖 1 - 3 共享存儲(chǔ)器機(jī)器模型Fig.1 - 3 Model of Shared Memory machine式存儲(chǔ)器的機(jī)器，在基于共享存儲(chǔ)器多 CPU 或 CPU 的多核對(duì)網(wǎng)格單元編程模式中，CPU 間的數(shù)據(jù)通信是enMP 來(lái)實(shí)現(xiàn)共享存儲(chǔ)器機(jī)器上的多般不需要對(duì)串行程序進(jìn)行修改，受到較高，擴(kuò)展性不好，當(dāng)超過(guò) 64 個(gè) C21][22][24]。但在擁有多核 CPU 的 P，使用起來(lái)卻非常方便，是充分利計(jì)算很少單獨(dú)出現(xiàn)在 CFD 并行程序在單個(gè)節(jié)點(diǎn)上實(shí)現(xiàn)共享存儲(chǔ)的并行[2擁有多核 CPU，在 cluster 上并行求解兩層并行編程模型，首先在節(jié)點(diǎn)間應(yīng)用P 利用 CPU 的多核并行求解每個(gè)節(jié)點(diǎn)

圖 2 - 2 處理前后的翼型上表面Fig 2 - 2 The upper surface of airfoil after transformation圖 2 - 3 放大后的差異部分Fig 2 - 3 Differences by zoom

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本文編號(hào)：2752301