基于異構(gòu)系統(tǒng)的流固耦合模擬并行算法的研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、在過去10年中，計(jì)算機(jī)技術(shù)和集成電路技術(shù)依舊發(fā)展迅猛。GPU已經(jīng)發(fā)展成一種專門面向計(jì)算密集型的CPU協(xié)處理器，服務(wù)于大規(guī)模和高并行化的計(jì)算應(yīng)用。在由CPU和GPU構(gòu)建的異構(gòu)系統(tǒng)架構(gòu)中，CPU和GPU的協(xié)同并行計(jì)算已成為高性能計(jì)算的研究熱點(diǎn)，主要涉及到該系統(tǒng)架構(gòu)能夠根據(jù)計(jì)算任務(wù)的特點(diǎn)將計(jì)算資源合理分配給CPU和GPU，從而提高計(jì)算資源的利用率，以低開銷實(shí)現(xiàn)高計(jì)算性能。
　　本文對流固耦合問題數(shù)值模擬的CPU-GPU和CPU-MIC并

2、行算法進(jìn)行了探索。格子玻爾茲曼法(Lattice-Boltzmann method，LBM)是對復(fù)雜流場進(jìn)行數(shù)值模擬的主要方法，浸入邊界法(Immersed Boundary method，IBM)則是對固體結(jié)構(gòu)沉浸在流場中微觀作用情況進(jìn)行處理的方式之一。LBM將流體抽象成大量的微觀粒子，并在網(wǎng)格上進(jìn)行遷移和碰撞，反應(yīng)微粒分布的統(tǒng)計(jì)函數(shù)進(jìn)行時(shí)空演化得到流場宏觀變量，而IBM將固體邊界對流場的影響轉(zhuǎn)化成體積力的形式讓流場感知。用IB-LB

3、M(Immersed Boundary-Lattice-Boltzmann method)對不可壓縮流體的流固耦合問題進(jìn)行模擬計(jì)算和分析。但是IB-LBM屬于計(jì)算密集型應(yīng)用，當(dāng)模擬的規(guī)模增大時(shí)，對計(jì)算性能的要求迅速提高。
　　為此，文章采用CUDA(Computer Unified Device Architecture)編程框架，設(shè)計(jì)了基于異構(gòu)系統(tǒng)的IB-LBM模擬流固耦合的并行算法。首先，采用D2Q9的LBM格子模型，結(jié)合IB

4、M對有固體浸入的流場完成數(shù)值框架的建立，將測試數(shù)據(jù)與已有數(shù)據(jù)進(jìn)行對比驗(yàn)證。通過給定處理器粗細(xì)粒度分布方式，描述了更新LBM和修正IBM的并行算法，提出了三種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)對算法性能進(jìn)行優(yōu)化。其次，將IB-LBM并行算法在CPU-GPU和CPU-MIC兩種異構(gòu)并行系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)現(xiàn)，并且設(shè)計(jì)出針對這兩種異構(gòu)系統(tǒng)的新的計(jì)算資源分配策略，對算法性能進(jìn)一步優(yōu)化。最后，使用MFLUPS理想標(biāo)準(zhǔn)值對三種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、線程數(shù)擴(kuò)展性、兩種體積分?jǐn)?shù)以及不同網(wǎng)格大小等方面