面向可压缩湍流直接数值模拟的多GPU加速高阶气体动理学格式
数值分析
2023-01-25 v1 数值分析
摘要
高阶气体动理学格式（HGKS）已成为湍流直接数值模拟（DNS）的可用工具。本文中，为加速计算，HGKS利用计算统一设备架构（CUDA）在图形处理单元（GPU）上实现。为开展更大规模湍流DNS，HGKS进一步通过消息传递接口（MPI）与CUDA架构在多GPU上扩展。针对可压缩湍流的基准算例，包括Taylor-Green涡与湍流槽道流，使用Nvidia TITAN RTX与Tesla V100 GPU评估HGKS的数值性能。在单GPU计算中，相较于运行于Intel Core i7-9700上采用开放多处理（OpenMP）指令的并行中央处理单元（CPU）代码，TITAN RTX实现7倍加速，Tesla V100实现16倍加速。在多GPU计算中，运行于1024个Intel Xeon E5-2692核上采用MPI的并行CPU代码的计算时间约为使用8块Tesla V100 GPU且采用MPI与CUDA的GPU代码的3倍。数值结果证实了多GPU加速HGKS在大规模湍流DNS中的优异性能。GPU上的HGKS还以FP32精度编译以评估数值格式精度的影响。合理地，与FP64精度计算相比，FP32精度下效率提升且内存开销降低。对于湍流槽道流，FP32与FP64精度解之间长时间统计湍流量的差异可接受。而瞬时湍流量可见明显差异，表明FP32精度对于可压缩湍流DNS并不安全。精度的选择应取决于精度要求与可用计算资源。
引用
@article{arxiv.2207.01173,
title = {Multiple-GPU accelerated high-order gas-kinetic scheme for direct numerical simulation of compressible turbulence},
author = {Yuhang Wang and Guiyu Cao and Liang Pan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2207.01173},
year = {2023}
}