【目的】高超聲速湍流直接數(shù)值模擬(DNS)對空間及時間分辨率要求高,計算量非常大。過大的計算量及過長的計算時間是導(dǎo)致DNS難以在工程中被大范圍應(yīng)用的重要原因。為加快計算速度,作者設(shè)計并開發(fā)了一套CPU/GPU異構(gòu)系統(tǒng)架構(gòu)(HSA)下的高性能計算流體力學(xué)程序OpenCFD-SCU�！痉椒ā吭摮绦蛞宰髡咔捌陂_發(fā)的高精度有限差分求解器OpenCFD-SC為基礎(chǔ),經(jīng)GPU系統(tǒng)的移植及優(yōu)化而得。GPU程序的計算部分使用CUDA編程,確保所有算術(shù)運(yùn)算都在GPU上完成�！窘Y(jié)果】利用GPU程序OpenCFD-SCU,進(jìn)行了來流Mach數(shù)6,6°攻角鈍錐邊界層轉(zhuǎn)捩的直接數(shù)值模擬,得到了轉(zhuǎn)捩過程中的時空演化流場。針對這一算例,GPU程序OpenCFD-SCU與CPU程序OpenCFD-SC相比,實(shí)現(xiàn)了60倍的加速效果(單GPU卡對單CPU核心),大大加速了DNS計算過程�！窘Y(jié)論】未來,相信會有更多高超聲速湍流模擬選擇在GPU上開展。

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【部分圖文】：

圖6鈍錐表面流向網(wǎng)格

網(wǎng)格規(guī)模為1600*1200*120，其中流線網(wǎng)格數(shù)1600，周向網(wǎng)格數(shù)1200，法向網(wǎng)格數(shù)120，總網(wǎng)格2.3億，流向網(wǎng)格在頭部進(jìn)行加密，周向采用非均勻網(wǎng)格在迎風(fēng)面對網(wǎng)格進(jìn)行加密。壁面第一層網(wǎng)格為0.01mm。流向與周向網(wǎng)格見圖6、圖7。圖7鈍錐表面周向網(wǎng)格

圖1CPU與GPU浮點(diǎn)運(yùn)算能力[16]

在過往對高超聲速湍流的DNS中，往往通過在大規(guī)模CPU集群上做并行計算來實(shí)現(xiàn)，節(jié)點(diǎn)間采用MPI(MessagePassingInterface）、ZeroMQ(0MQ）、Hadoop等方式進(jìn)行數(shù)據(jù)通訊。然而，多核架構(gòu)的CPU的計算能力現(xiàn)今已被眾核架構(gòu)的GPU甩在身后，圖1、....

圖2CPU與GPU的帶寬[16]

利用GPU求解流體力學(xué)問題前人已經(jīng)開展過一些工作，2003年TakashiAmada在GPU上實(shí)現(xiàn)了基于平滑分子動力學(xué)（SmoothedParticleHydrody-namics）的粒子流動模擬[3]，同年，J.Kruger利用GPU求解了二維不可壓N-S方程[4]。20....

圖3OpenCFD-SC計算流程

CPU/GPU異構(gòu)系統(tǒng)架構(gòu)（HSA）下的計算流體力學(xué)程序OpenCFD-SCU(OpenCFDScientificComputing-CUDA）以作者前期開發(fā)的高精度有限差分求解器OpenCFD-SC[20]為基礎(chǔ)，兩者使用相同的程序框架，程序框架如圖3。程序先讀入控制....

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