【摘要】：近年來,GPU性能飛速提升,越來越多的行業(yè)利用GPU進行一般意義上的科學計算(General-Purpose Computation on Graphics Processing Unit,GPGPU)。在航空領域,隨著準確度、復雜度要求的提升,CFD計算耗費了大量的時間,國外許多專家利用GPU卓越的運算性能進行CFD計算,并行求解NS方程。單塊GPU上取得的加速比一般有10到30倍,這樣的加速比對于傳統(tǒng)的集群計算來說是非常大的,由此造成的對CFD計算方式的影響不可謂不巨大。國外一些商用CFD軟件ANSYS、Autodesk和開源軟件如OpenFOAM等也紛紛開展GPU研究。與此同時,國內缺少成功的例子對利用GPU并行求解NS方程的可行性、有效性進行驗證,在平常的科學計算和工程計算中,更是缺少相關的案例。這種情況大大阻礙了GPU并行求解NS方程在國內的推廣。 本文針對目前國內利用GPU并行求解NS方程的現狀,設計并完成了GPU上并行求解NS方程的算法,目的在于驗證利用GPU并行求解NS方程的可行性、有效性,有助于引進國外先進的計算技術,提高航空領域的CFD計算技術和能力。著重進行了以下工作:(1)研究了已有程序對完整考慮可壓縮性和黏性的NS方程的數值求解方法;(2)設計并完成了GPU上并行求解NS方程的算法,采用大量優(yōu)化技術對程序性能進行了調優(yōu);(3)對比了ORENA M6機翼和某機翼的跨聲速流動的串并行計算結果,并給出了結論。 對比ORENA M6機翼和某機翼的串并行計算結果,得出并行計算的結果是正確的。M6機翼在244800(51×30×160)的網格規(guī)模上取得了24倍的加速,某機翼在1676480(208×65×124)的網格規(guī)模上取得了37倍的加速,說明了GPU并行求解NS方程的巨大收益和良好的可擴展性。 綜上所述,本文的工作驗證了利用GPU并行求解NS方程的可行性、有效性和良好的可擴展性。
【學位授予單位】：上海交通大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2011
【分類號】：TP332
【圖文】：

伴隨著計算機技術的發(fā)展而發(fā)展的。CFD 等這類大型應技術的發(fā)展和新技術的出現，同時，計算機技術每次的巨反過來會促進 CFD 等大型應用的進步。在計算機技術和漸形成了基于以下并行機模型的 CFD 并行技術，其中基存儲器的 CFD 并行技術是比較成熟的，應用也較為廣泛技術是比較新穎的，在近年來才出現并快速發(fā)展，現在分布式存儲器的 CFD 并行技術發(fā)展狀況布式存儲器指的機器模型�；诜植际酱鎯ζ鞯臋C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 CPU 只能訪問自己主存內的數據，訪問其他 C過顯式的消息傳遞來實現的，模型包括 cluster（集群）理機）這兩類計算機。這兩類計算機在編程時使用的是消器模型是相互對應的。

圖 1 - 3 共享存儲器機器模型Fig.1 - 3 Model of Shared Memory machine式存儲器的機器，在基于共享存儲器多 CPU 或 CPU 的多核對網格單元編程模式中，CPU 間的數據通信是enMP 來實現共享存儲器機器上的多般不需要對串行程序進行修改，受到較高，擴展性不好，當超過 64 個 C21][22][24]。但在擁有多核 CPU 的 P，使用起來卻非常方便，是充分利計算很少單獨出現在 CFD 并行程序在單個節(jié)點上實現共享存儲的并行[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)點間應用P 利用 CPU 的多核并行求解每個節(jié)點

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：2752301