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张嘉乐;陈洪泉;徐胜冠;高焕琴

一种求解可压缩湍流的新型GPU并行无网格方法。 （英语） Zbl 1459.76118号

计算。数学。申请。 80，第12期，2738-2763（2020年）.
小结：本文提出了一种新的GPU并行无网格方法，用Spalart-Allmaras湍流模型求解雷诺平均Navier-Stokes方程。采用最小二乘曲线拟合离散方程的空间导数，采用Roe型迎风格式计算通量项。采用计算统一设备体系结构（CUDA）Fortran编程模型将无网格方法从CPU移植到GPU，以提高效率。对于提取的GPU并行任务，设计了一个特定的二维线程层次结构来构造相应的计算内核。然后，使用改进的策略（多层点重新排序）和提出的策略（共享内存访问调优）来管理GPU内存访问。为了验证所开发的方法，进行了一系列典型的二维和三维试验案例，包括机翼、机翼或CRM翼身组合体上的跨音速流动。计算结果与实验数据和文献报道的其他数值解吻合良好。基准测试成功地实现了令人印象深刻的速度提升，相对于单线程CPU实现，速度提升了40倍以上，79倍以下。

引用于1文件

MSC公司：

76M99型 流体力学基本方法
76层50 湍流中的压缩效应
2005年5月 并行数值计算

关键词：

无网格多层点重排;共享内存访问调整;雷诺平均Navier-Stokes方程

软件：

斯帕拉尔-奥尔马拉斯;FUN3D公司;CUDA公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{J.-L.Zhang}等人，计算。数学。申请。80，第12号，2738--2763（2020；Zbl 1459.76118）
全文： 内政部

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