DOI: https://doi.org/10.26089/NumMet.v17r331

Анализ производительности гидродинамических расчетов на GPU- и CPU-кластерах

Авторы

  • А.В. Сентябов
  • А.А. Гаврилов
  • М.А. Кривов
  • А.А. Дектерев
  • М.Н. Притула

Ключевые слова:

GPGPU
численное моделирование
вычислительная гидродинамика
SIMPLE
MPI
CUDA

Аннотация

Рассматривается ускорение параллельных гидродинамических расчетов на кластерах с CPU- и GPU-узлами. Для тестирования используется собственный CFD-код SigmaFlow, портированный для расчетов на графических ускорителях с помощью технологии CUDA. Алгоритм моделирования течения несжимаемой жидкости основан на SIMPLE-подобной процедуре и дискретизации с помощью метода контрольного объема на неструктурированных сетках из гексаэдральных ячеек. Сравнение скорости расчета показывает высокую производительность графических ускорителей нового поколения в GPGPU-расчетах.

Новые вычислительные технологии

Загрузки

Опубликован

2016-08-12

Выпуск

Том 17 (2016): Выпуск 3.

Раздел

Раздел 1. Вычислительные методы и приложения

Авторы

А.В. Сентябов

Институт теплофизики имени С.С. Кутателадзе СО РАН
проспект Академика Лаврентьева, 1, 630090, Новосибирск
• младший научный сотрудник

А.А. Гаврилов

Институт теплофизики имени С.С. Кутателадзе СО РАН
проспект Академика Лаврентьева, 1, 630090, Новосибирск
• ведущий инженер

М.А. Кривов

ООО «ТТГ Лабс»
ул. Луговая 4, 143026, Москва
• генеральный директор

А.А. Дектерев

Институт теплофизики имени С.С. Кутателадзе СО РАН
проспект Академика Лаврентьева, 1, 630090, Новосибирск
• старший научный сотрудник

М.Н. Притула

ООО «ТТГ Лабс»
ул. Луговая 4, 143026, Москва
• разработчик

Библиографические ссылки

  1. Supercomputing News, Parallel.ru.
    http://parallel.ru/news/top500_47edition.html . Cited August 30, 2016.
  2. Top 500.
    https://www.top500.org/lists/2016/06/. Cited August 30, 2016.
  3. Supercomputer Center of Moscow University.
    http://parallel.ru/cluster . Cited August 30, 2016.
  4. D. A. Bikulov and D. S. Senin, “Implementation of the Lattice Boltzmann Method without Stored Distribution Functions on GPU,” Vychisl. Metody Programm. 14, 370-374 (2013).
  5. A. N. Maslii and E. I. Madirov, “Performance Comparison of Quantum-Chemical Calculations Using GPU,” Vestn. Kazan Tekhnol. Univ. 16 (23), 12-18 (2013).
  6. A. A. Yunusov, I. M. Gubaydullin, and M. R. Fayzullin, “Analysis of Algorithms for Solving Chemical Kinetics Problems Using GPGPU,” Zh. Srednevolzh. Matem. Obshchestva 12 (3), 146-152 (2010).
  7. A. V. Gorobets, S. A. Sukov, A. O. Zheleznyakov, et al., “Application of GPU for Hybrid Two-Level Parallelization MPI+OpenMP on Heterogeneous Computing Systems,” in Proc. Int. Conf. on Parallel Computational Technologies, Moscow, Russia, March 28-April 1, 2011 (South Ural State Univ., Chelyabinsk, 2011), pp. 452-460.
  8. K. N. Volkov, Yu. N. Deryugin, V. N. Emel’yanov, A. G. Karpenko, A. S. Kozelkov, and I. V. Teterina, Methods for Accelerating Gasdynamic Calculations on Unstructured Grids (Fizmatlit, Moscow, 2013) [in Russian].
  9. A. A. Gavrilov, A. V. Minakov, A. A. Dekterev, and V. Ya. Rudyak, “A Numerical Algorithm for Modeling Laminar Flows in an Annular Channel with Eccentricity,” Sib. Zh. Ind. Mat. 13 (4), 3-14 (2010) [J. Appl. Ind. Math. 5 (4), 559-568 (2011)].
  10. A. A. Gavrilov, A. V. Minakov, A. A. Dekterev, and V. Ya. Rudyak, “Numerical Algorithm for Fully Developed Laminar Flow of a Non-Newtonian Fluid through an Eccentric Annulus,” Vychisl. Tekhnol. 17 (1), 44-56 (2012).
  11. D. J. Mavriplis, “Revisiting the Least-Squares Procedure for Gradient Reconstruction on Unstructured Meshes,” AIAA Paper 2003-3986 (2003).
  12. J. H. Ferziger and M. Peric, Computational Methods for Fluid Dynamics (Springer, Heidelberg, 2002).
  13. F. Moukalled and M. Darwish, “A Unified Formulation of the Segregated Class of Algorithms for Fluid Flow at All Speeds,” Numer. Heat Transfer. Part B. 37 (2), 227-246 (2000).
  14. I. A. Belov, S. A. Isaev, and V. A. Korobkov, Problems and Methods of Calculation of Separating Flows of Incompressible Fluids (Sudostroenie, Leningrad, 1989) [in Russian].
  15. S. Patankar, Numerical Heat Transfer and Fluid Flow (Hemisphere, New York, 1980; Energoatomizdat, 1984).
  16. C. M. Rhie and W. L. Chow, “Numerical Study of the Turbulent Flow Past an Airfoil with Trailing Edge Separation,” AIAA J. 21 (11), 1525-1532 (1983).
  17. B. P. Leonard, “A Stable and Accurate Convective Modelling Procedure Based on Quadratic Upstream Interpolation,” Comput. Methods Appl. Mech. Eng. 19 (1), 59-98 (1979).
  18. R. Barrett, M. W. Berry, T. F. Chan, et al., Templates for the Solution of Linear Systems: Building Blocks for Iterative Methods (SIAM, Philadelphia, 1994).
  19. A. A. Samarskii and E. S. Nikolaev, Numerical Methods for Grid Equations (Nauka, Moscow, 1978; Birkh854user, Basel, 1989).
  20. G. Karypis and V. Kumar, “A Fast and High Quality Multilevel Scheme for Partitioning Irregular Graphs,” SIAM J. Sci. Comput. 20 (1), 359-392 (1998).
  21. A. A. Gavrilov, M. A. Krivov, S. A. Grizan, and A. A. Dekterev, “GPU Version of CFD Software SigmaFlow: Porting and Optimization Using TTG Apptimizer Toolkit,” in Proc. Int. Conf. on Parallel Computational Technologies, Chelyabinsk, Russia, April 1-5, 2013 (South Ural State Univ., Chelyabinsk, 2013), pp. 106-115.
  22. Vl. V. Voevodin, S. A. Zhumatii, S. I. Sobolev, et al., “The Lomonosov Supercomputer in Practice,” Otkrytye Sistemy, No. 7, 36-39 (2012).
  23. V. Sadovnichy, A. Tikhonravov, Vl. Voevodin, and V. Opanasenko, “’Lomonosov’: Supercomputing at Moscow State University,” in Contemporary High Performance Computing: From Petascale toward Exascale (CRC Press, Boca Raton, 2013), pp. 283-307.