Использование графических ускорителей и вычислительных сопроцессоров при решении задачи фильтрации

Авторы

  • К.Ю. Богачев
  • А.С. Богатый
  • А.Р. Лапин

Ключевые слова:

высокопроизводительные вычисления
графические ускорители
язык CUDA
язык OpenCL

Аннотация

Рассматривается реализация алгоритма BiCGStab с блочным ILU(0)-предобусловливателем на графических картах компаний AMD и Nvidia, а также на вычислительном сопроцессоре Intel Xeon Phi. Приведены результаты тестирования этого алгоритма на несимметричных плохо обусловленных матрицах, возникающих при моделировании реальных месторождений с большим числом скважин. Произведено сравнение времени работы данного алгоритма на четырех системах примерно одинаковой стоимости с флагманскими продуктами компаний AMD, Nvidia и Intel.


Загрузки

Опубликован

2013-09-03

Выпуск

Раздел

Раздел 1. Вычислительные методы и приложения

Авторы

К.Ю. Богачев

А.С. Богатый

А.Р. Лапин


Библиографические ссылки

  1. Aziz K., Settari A. Petroleum reservoir simulation. London: Applied Science Publishers, 1979.
  2. Chen Z., Huan G., Ma Y. Computational methods for multiphase flows in porous media. Philadelphia: SIAM, 2006.
  3. Saad Y. Iterative methods for sparse linear systems. Philadelphia: SIAM, 2003.
  4. Капорин И. E., Коньшин И.Н. Параллельное решение симметричных положительно-определенных систем на основе перекрывающегося разбиения на блоки // Журн. вычисл. математ. и матем. физ. 2001. 41, № 4. 515-528.
  5. Богачев К.Ю., Жабицкий Я.В. Блочные предобусловливатели класса ILU для задач фильтрации многокомпонентной смеси в пористой среде // Вестн. Моск. ун-та. Сер. 1. Математика. Механика. 2009. № 5. 19-25.
  6. Богачев К.Ю., Жабицкий Я.В. Метод Капорина-Коньшина параллельной реализации блочных предобусловливатей для несимметричных матриц в задачах фильтрации многокомпонентной смеси в пористой среде // Вестн. Моск. ун-та. Сер. 1. Математика. Механика. 2010. № 1. 46-52.
  7. Li R., Saad Y. GPU-accelerated preconditioned iterative linear solvers. Minneapolis: Minnesota Supercomputer Institute (University of Minnesota), 2010.
  8. Scarpino M. OpenCL in action. Westampton: Manning Publications, 2011.
  9. Nvidia CUDA C Best Practices Guide (http://developer.nvidia.com/cuda/nvidia-gpu-computing-documentation).
  10. Богачев К.Ю., Жабицкий Я.В., Климовский А.А., Миргасимов А.Р., Семенко А.Е. Сравнение итерационных методов решения разреженных систем линейных уравнений в задачах фильтрации на вычислительных системах с распределенной памятью // Вычислительные методы и программирование. 2011. 12. 74-76.

 Цитировать как   
Никифоров А.И., Садовников Р.В. Параллельные вычисления на гибридной вычислительной системе в задачах двухфазной фильтрации // Вычислительные методы и программирование. 2018. 19, № 1. 9–16. doi 10.26089/NumMet.v19r102.

TEX CODE:

Nikiforov A. and Sadovnikov R. , (2018) “Parallel computations on a hybrid computing system for two-phase filtration problems,” Numerical Methods and Programming, vol. 19, no. 1, pp. 9–16. https://doi.org/10.26089/NumMet.v19r102

TEX CODE:

A. Nikiforov and R. Sadovnikov, “Parallel computations on a hybrid computing system for two-phase filtration problems,” Numerical Methods and Programming 19, no. 1 (2018): 9–16, https://doi.org/10.26089/NumMet.v19r102

TEX CODE:

Nikiforov A. and Sadovnikov R. Parallel computations on a hybrid computing system for two-phase filtration problems. Numerical Methods and Programming. 2018;19(1):9–16.(In Russ.). DOI:10.26089/NumMet.v19r102

TEX CODE:



Рекомендованные статьи

И.Г. Окладников, А.В. Скворцов, А.Г. Титов, Т.М. Шульгина, Е.П. Гордов, В.Ю. Богомолов, Ю.В. Мартынова, С.П. Сущенко