DOI: https://doi.org/10.26089/NumMet.v17r107
Технологии распараллеливания решения трехмерных краевых задач на квазиструктурированных сетках в гибридной вычислительной среде CPU+GPU
Авторы
-
И.А. Климонов
- В.Д. Корнеев
- В.М. Свешников
Ключевые слова:
Аннотация
При распараллеливании решения трехмерных краевых задач на квазиструктурированных сетках методом декомпозиции расчетной области на подобласти, сопрягаемые без наложения, наиболее трудоемкой вычислительной процедурой является решение краевых подзадач в подобластях. Использование параллелепипедальных квазиструктурированных сеток дает возможность применить для этих целей быстросходящиеся методы переменных направлений. Распараллеливание итерационного процесса по подобластям проводится на CPU в системе MPI, а для решения подзадач в настоящей статье предлагается использовать графические ускорители GPU. Приводятся экспериментальные исследования применения графических ускорителей при решении подзадач методом Писмана-Речфорда. Даются экспериментальные оценки ускорения распараллеливания в гибридной вычислительной среде CPU+GPU по сравнению с расчетами только на CPU.
Загрузки
Опубликован
Выпуск
Раздел
Библиографические ссылки
- Yu. V. Vasilevskii and M. A. Ol’shanskii, A Short Course on Multigrid and Domain Decomposition Methods (Mosk. Gos. Univ., Moscow, 2007) [in Russian].
- A. Quarteroni and A. Valli, Domain Decomposition Methods for Partial Differential Equations (Clarendon Press, Oxford, 1999).
- V. M. Sveshnikov, “Construction of Direct and Iterative Decomposition Methods,” Sib. Zh. Ind. Mat. 12 (3), 99-109 (2009) [J. Appl. Ind. Math. 4 (3), 431-440 (2010)].
- V. M. Sveshnikov and D. O. Belyaev, “Construction of Quasi-Structured Locally Modified Grids to Solve the Problems of High Current Electronics,” Vestn. Yuzhn. Ural. Gos. Univ. Ser. Mat. Model. Programm., No. 40, 130-140 (2012).
- V. M. Sveshnikov and B. D. Rybdylov, “About Parallelization of Solving of Boundary Value Problems on Quasistruсtured Grids,” Vestn. Yuzhn. Ural. Gos. Univ. Ser. Vychisl. Mat. Inf. 2 (3), 63-72 (2013).
- V. D. Korneev, Parallel Programming with MPI (Inst. Comput. Math. Math. Geophys., Novosibirsk, 2002) [in Russian].
- V. P. Il’in, Finite Difference and Finite Volume Methods for Elliptic Equations (Inst. Comput. Math. Math. Geophys., Novosibirsk, 2000) [in Russian].
- NVIDIA. CUDA C Best Practices Guide.
http://docs.nvidia.com/cuda/cuda-c-best-practices-guide . Cited February 22, 2016.
