本文關(guān)鍵詞：激波與火焰面相互作用數(shù)值模擬的GPU加速　出處：《計(jì)算物理》2016年01期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：為考察計(jì)算機(jī)圖形處理器(GPU)在計(jì)算流體力學(xué)中的計(jì)算能力,采用基于CPU/GPU異構(gòu)并行模式的方法對(duì)激波與火焰界面相互作用的典型可壓縮反應(yīng)流進(jìn)行數(shù)值模擬,優(yōu)化并行方案,考察不同網(wǎng)格精度對(duì)計(jì)算結(jié)果和計(jì)算加速性能的影響.結(jié)果表明,和傳統(tǒng)的基于信息傳遞的MPI 8線程并行計(jì)算相比,GPU并行模擬結(jié)果與MPI并行模擬結(jié)果相同;兩種計(jì)算方法的計(jì)算時(shí)間均隨網(wǎng)格數(shù)量的增加呈線性增長(zhǎng)趨勢(shì),但GPU的計(jì)算時(shí)間比MPI明顯降低.當(dāng)網(wǎng)格數(shù)量較小時(shí)(1.6×104),GPU計(jì)算得到的單個(gè)時(shí)間步長(zhǎng)平均時(shí)間的加速比為8.6;隨著網(wǎng)格數(shù)量的增加,GPU的加速比有所下降,但對(duì)較大規(guī)模的網(wǎng)格數(shù)量(4.2×106),GPU的加速比仍可達(dá)到5.9.基于GPU的異構(gòu)并行加速算法為可壓縮反應(yīng)流的高分辨率大規(guī)模計(jì)算提供了較好的解決途徑.
[Abstract]:In order to investigate the computational power of GPU in computational fluid dynamics (CFD). The typical compressible reaction flow between shock wave and flame interface is numerically simulated based on CPU/GPU heterogeneous parallel mode, and the parallel scheme is optimized. The effects of different grid precision on the computational results and computational acceleration performance are investigated. The results show that the parallel computation of MPI 8 threads based on information transfer is compared with that of traditional parallel computing. GPU parallel simulation results are the same as MPI parallel simulation results. The computational time of the two methods increases linearly with the increase of the number of meshes, but the computing time of GPU is obviously lower than that of MPI. When the number of meshes is small, the calculation time is 1.6 脳 10 ~ 4). The speedup ratio of the average time of single time step calculated by GPU is 8.6; The speedup ratio of GPU decreases with the increase of grid number, but 4.2 脳 10 ~ 6 for larger grid. The acceleration ratio of GPU can still reach 5.9. The heterogeneous parallel acceleration algorithm based on GPU provides a good solution to the high resolution large-scale computation of compressible reaction flow.
【作者單位】： 南京理工大學(xué)瞬態(tài)物理重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(11372140) 江蘇省研究生科研創(chuàng)新計(jì)劃(KYLX_0328)資助項(xiàng)目
【分類號(hào)】：O354.5;TP391.41
【正文快照】： 0引言GPU(Graphic Processing Unit,即“圖形處理器”)在并行數(shù)據(jù)計(jì)算上具有的強(qiáng)大浮點(diǎn)運(yùn)算能力,近年來吸引了越來越多的計(jì)算流體力學(xué)研究者的注意.CUDA(Compute Unified Device Architecture,2008年NVIDA公司發(fā)布)是一種基于并行編程模型和指令集的通用計(jì)算構(gòu)架,支持使用C語(yǔ)

【參考文獻(xiàn)】

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1 黃鑠;校金友;胡玉財(cái);王燾;;聲學(xué)Burton-Miller方程邊界元法GPU并行計(jì)算[J];計(jì)算物理;2011年04期

【共引文獻(xiàn)】

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3 朱煉華;郭照立;;基于格子Boltzmann方法的多孔介質(zhì)流動(dòng)模擬GPU加速[J];計(jì)算物理;2015年01期

4 張銳;文立華;校金友;;大規(guī)模聲學(xué)邊界元法的GPU并行計(jì)算[J];計(jì)算物理;2015年03期

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3 王英俊;結(jié)構(gòu)分析中的GPU并行快速多極邊界元法研究[D];華中科技大學(xué);2013年

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1357120