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浸没边界法的GPU加速自适应网格细化。 (英语) Zbl 1390.65102号

摘要:开发了一种新的基于补丁的自适应网格细化(AMR)代码。全线程树(FTT)数据结构[A.M.科克洛夫,J.计算。物理。143,第2期,519–543(1998年;Zbl 0934.76057号)]最初为基于单元的AMR开发的模型被扩展为组织基于补丁的自适应网格。通过对二维和三维Sedov爆炸波问题的模拟,我们证明了AMR代码的准确性。我们通过在单个CPU上解决不同网格分辨率下的相同问题来衡量代码的性能,其中详细的时序分析提供了当前AMR代码与传统的基于八叉树的AMR代码(FLASH 4.0.1)之间的比较[B.Fryxell公司等人,“FLASH:用于模拟天体物理热核闪光的自适应网格流体动力学代码”,《天体物理学》。补充期刊。131,第1期,273–334(2000年;doi:10.1086/317361)]. 对于二维情况,在有效网格分辨率为512^2的情况下,与FLASH 4.0.1相比,获得了58.23的最大加速比。对于三维情况,在有效网格分辨率为128^3的情况下,FLASH 4.0.1的最大加速比为32.16。我们介绍了在图形处理单元(GPU)上使用浸入边界法(IBM)的基于补丁的AMR算法的实现和性能。我们还在GPU计算中应用了一些优化,包括异步内存复制、CPU和GPU之间的并发执行以及MPI/OpenMP/GPU混合并行化。性能基准测试在SHARCNET上的GPU集群上进行(https://www.sharcnet.ca/)使用1–8个特斯拉M2070 GPU。使用一个GPU和8个GPU(有效分辨率为2048^3)分别证明了22.3和20.5的最大加速因子。

MSC公司:

65M50型 涉及偏微分方程初值和初边值问题数值解的网格生成、细化和自适应方法
65日元10 特定类别建筑的数值算法
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全文: 内政部

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