GPU 上计算流体力学的加速
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Acceleration of Computational Fluid Dynamics Codes on GPU
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    摘要:

    本文将计算流体力学中的可压缩的纳维叶-斯托克斯(Navier-Stokes),不可压缩的Navier-Stokes 和欧拉(Euler)方程移植到NVIDIA GPU 上。模拟了3 个测试例子,2 维的黎曼问题,方腔流问题和RAE2822 型的机翼绕流。相比于CPU,我们在GPU 平台上最高得到了33.2 倍的加速比。为了最大程度提高代码的性能,针对GPU 平台上探索了几种优化策略。和CPU 以及实验结果对比表明,利用计算流体力学在GPU 平台上能够得到预想的结果,具有很好的应用前景。

    Abstract:

    Computational Fluid Dynamic (CFD) codes based on incompressible Navier-Stokes, compressible Euler and compressible Navier-Stokes solvers are ported on NVIDIA GPU. As validation test, we have simulated a two-dimension cavity flow, Riemann problem and a transonic flow over a RAE2822 airfoil. Maximum 33.2x speedup is reported in our test. To maximum the GPU code performance, we also explore a number of GPU-specific optimization strategies. It demonstrates GPU code gives the expected results compared CPU code and experimental result and GPU computing has good compatibility and bright future.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

董廷星,李新亮,李森,迟学斌. GPU 上计算流体力学的加速.计算机系统应用,2011,20(1):104-109

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  • 收稿日期:2009-04-29
  • 最后修改日期:2010-05-20
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