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一种高阶跨平台不可压缩Navier-Stokes解算器,通过人工可压缩性应用于湍流射流。 (英语) Zbl 07694822号

概述:现代硬件架构(如GPU和多核处理器)的特点是相对于内存带宽而言具有丰富的计算能力。这使得它们非常适合求解双曲守恒律的时间显式和空间紧致离散。然而,经典的基于压力投影的不可压缩Navier-Stokes公式不属于这一类。在现代硬件上解决不可压缩问题的一个吸引人的公式是人工压缩方法。当结合显式双时间步进和高阶通量重建离散化时,大多数操作可以转换为计算边界矩阵-矩阵乘法,非常适合GPU加速和多核处理。在这项工作中,我们在PyFR框架中,通过人工压缩和双时间步进,开发了一个高阶跨平台不可压缩Navier-Stokes解算器。该解算器通过一种平台化的模板方法,可以生成/编译CUDA,在从笔记本电脑到最大的超级计算机的一系列计算机体系结构上运行,运行时的OpenCL和C/OpenMP代码。PyFR中定义的跨平台模板框架的可扩展性得到了明确的证明,以及用于加速收敛的“(P)-多重网格”的效用。该解算器的平台无关性在Nvidia Tesla P100 GPU和Intel Xeon Phi 7210 KNL多核处理器上通过3D Taylor-Green涡流测试用例进行了验证。此外,该解算器被应用于3D湍流射流测试案例(Re=10000\),并且据报告,强大的缩放比例高达144 GPU。新软件通过人工可压缩性和(P)-多重网格加速双时间步进,构成了不可压缩Navier-Stokes解算器的第一个高阶准确跨平台实现,将在文献中发表。该技术在一系列行业中都有应用,包括海事和汽车行业。此外,由于其跨平台特性,该技术在快速发展的硬件体系结构时代仍具有很好的相关性。

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