面向血小板输运研究的大规模并行 CPU/GPU 系统上的数字血液
计算物理
2021-07-22 v1 分布式、并行与集群计算
性能
摘要
我们提出一种高度通用的计算框架，用于模拟细胞血液流动，侧重于极致性能而不牺牲精度或复杂性。该工具耦合格子 Boltzmann 求解器 Palabos（用于血液血浆模拟）、一种新颖的有限元方法（FEM）求解器（用于可变形血细胞求解）以及浸没边界法（用于两相耦合）。该工具的设计支持 CPU-GPU 混合执行（流体、流固相互作用在 CPU 上，FEM 求解器在 GPU 上），并且是非侵入式的，因为三个组件均可模块化替换。基于 FEM 的固体动力学内核优于其他 FEM 求解器，其性能可与最先进的质点-弹簧系统相媲美。我们在瑞士国家超级计算中心的 Piz Daint 上进行了详尽的性能分析，并给出了聚焦于血小板输运的案例研究。测试表明，这一通用框架将前所未有的精度与大规模性能相结合，使其适用于即将到来的 exascale 架构。
引用
@article{arxiv.1911.03062,
title = {Digital Blood in Massively Parallel CPU/GPU Systems for the Study of Platelet Transport},
author = {Christos Kotsalos and Jonas Latt and Joel Beny and Bastien Chopard},
journal= {arXiv preprint arXiv:1911.03062},
year = {2021}
}