NS方程在GPU上的并行實(shí)現(xiàn).pdf

1、近年來，GPU性能飛速提升，越來越多的行業(yè)利用GPU進(jìn)行一般意義上的科學(xué)計(jì)算（General-Purpose Computationon Graphics Processing Unit，GPGPU）。在航空領(lǐng)域，隨著準(zhǔn)確度、復(fù)雜度要求的提升，CFD計(jì)算耗費(fèi)了大量的時間，國外許多專家利用GPU卓越的運(yùn)算性能進(jìn)行CFD計(jì)算，并行求解NS方程。單塊GPU上取得的加速比一般有10到30倍，這樣的加速比對于傳統(tǒng)的集群計(jì)算來說是非常大的，由此造成

2、的對CFD計(jì)算方式的影響不可謂不巨大。國外一些商用CFD軟件ANSYS、Autodesk和開源軟件如OpenFOAM等也紛紛開展GPU研究。與此同時，國內(nèi)缺少成功的例子對利用GPU并行求解NS方程的可行性、有效性進(jìn)行驗(yàn)證，在平常的科學(xué)計(jì)算和工程計(jì)算中，更是缺少相關(guān)的案例。這種情況大大阻礙了GPU并行求解NS方程在國內(nèi)的推廣。
　　本文針對目前國內(nèi)利用GPU并行求解NS方程的現(xiàn)狀，設(shè)計(jì)并完成了GPU上并行求解NS方程的算法，目的在于

3、驗(yàn)證利用GPU并行求解NS方程的可行性、有效性，有助于引進(jìn)國外先進(jìn)的計(jì)算技術(shù)，提高航空領(lǐng)域的CFD計(jì)算技術(shù)和能力。著重進(jìn)行了以下工作：
　　（1）研究了已有程序?qū)ν暾紤]可壓縮性和黏性的NS方程的數(shù)值求解方法；
　?。?）設(shè)計(jì)并完成了GPU上并行求解NS方程的算法，采用大量優(yōu)化技術(shù)對程序性能進(jìn)行了調(diào)優(yōu)；
　?。?）對比了ORENA M6機(jī)翼和某機(jī)翼的跨聲速流動的串并行計(jì)算結(jié)果，并給出了結(jié)論。
　　對比ORENA