GPU 上计算流体力学的加速
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基金项目:中国科学院知识创新工程青年人才领域项目(0815011103)


Acceleration of Computational Fluid Dynamics Codes on GPU
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    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.

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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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