Перевод названия: COMPUTATIONAL EFFICIENCY OF GPU-BASED UNCOMPRESSIBLE FLOW SIMULATION
Тип публикации: статья из журнала
Год издания: 2017
Ключевые слова: gpgpu, численное моделирование, вычислительная гидродинамика, simple, mpi, Cuda, numerical simulation, Cfd
Аннотация: Рассматривается ускорение расчетов течения несжимаемой жидкости при использовании графических процессоров. Расчетный алгоритм основан на связывании полей скорости и давления посредством уравнения для поправки давления. Реализация вычислений на графическом процессоре основывается на архитектуре CUDA. С помощью декомпозиции расчетной области осуществляется расчет задачи на нескольких ядрах центрального процессора, нескольких графических процессорах или на графических и центральных процессорах. В качестве тестов рассматриваются ламинарное стационарное течение в сосуде с вращающейся крышкой и нестационарное ламинарное обтекание круглого цилиндра. Показано ускорение расчетов на графических процессорах по сравнению с расчетами на многоядерном центральном процессоре. The paper considers increasing of computational efficiency by means of graphics processors. The numerical method is based on pressure-velocity coupling by pressure correction equation. CUDA is used for calculation on graphical processors. Parallel calculations on graphics processors, cen- tral processors or both graphical and central processors are used with computational domain decomposition. Steady laminar flow in a container with rotating end wall and unsteady laminar flow around a circular cylinder are used as tests. Higher computational efficiency of calculations on graphics processors as compared with calculations on central processors is shown.
Издание
Журнал: Математическое моделирование
Выпуск журнала: Т. 29, № 3
Номера страниц: 16-28
ISSN журнала: 02340879
Место издания: Москва
Издатель: Федеральное государственное унитарное предприятие Академический научно-издательский, производственно-полиграфический и книгораспространительский центр Наука
Персоны
- Сентябов А.В. (Сибирский федеральный университет)
- Гаврилов А.А. (Сибирский федеральный университет)
- Гризан С.А. (СКТБ «Наука» КНЦ СО РАН)
- Дектерев А.А. (Сибирский федеральный университет)
- Бойков Д.В. (Сибирский федеральный университет)
Вхождение в базы данных
- Ядро РИНЦ (eLIBRARY.RU)
- Список ВАК
Информация о публикациях загружается с сайта службы поддержки публикационной активности СФУ. Сообщите, если заметили неточности.