ELBM算法的并行化研究與實現(xiàn).pdf

1、流體力學作為研究流體運動的基礎學科，其數(shù)學模型主要分為三種：微觀分子模型、介觀動理學模型和宏觀連續(xù)模型。介觀模型既具有微觀模型假設條件較少的特點，又具有宏觀模型不關心細節(jié)分子運動的優(yōu)勢，因此介觀模型廣泛應用于處理多尺度、多物理的復雜流動問題。在介觀模型的數(shù)值模擬方法中，格子氣動機存在統(tǒng)計噪聲、碰撞算子復雜和不滿足伽利略不變性等缺點；離散格子玻爾茲曼方法雖然克服了格子氣動機的缺點，但是在高雷諾數(shù)時存在數(shù)值不穩(wěn)定的問題；熵離散格子玻爾茲曼方

2、法繼承了離散格子玻爾茲曼方法的優(yōu)點，具有物理過程清晰，計算簡單，編程容易，局部性好，良好的并行性和可擴展性等優(yōu)點，適合大規(guī)模流體問題的計算，同時在玻爾茲曼H函數(shù)單調(diào)極小化的限制下，克服了數(shù)值不穩(wěn)定問題，應用范圍更加廣泛。熵離散格子玻爾茲曼方法的演化過程主要包括松弛參數(shù)求解、碰撞和遷移過程，計算更加密集，對計算機性能有著更高要求。
　　由于單核性能出現(xiàn)瓶頸，并行計算成為提高計算性能的主要途徑。并行計算機從單核發(fā)展到多核、多處理器再發(fā)

3、展到協(xié)處理器，編程模型從OpenMp到MPI再到CUDA，并行計算已成為減少科學計算模擬時間和擴大模擬規(guī)模的重要手段。
　　本文深入研究了熵離散格子玻爾茲曼方法和并行計算的基本原理，根據(jù)串行的熵離散格子玻爾茲曼方法，分別設計了基于多核和基于GPU的并行算法，并利用設計的并行算法對頂蓋驅(qū)動流進行了數(shù)值模擬，論文的主要工作如下：
　　1)針對熵離散格子玻爾茲曼方法串行程序模擬時間長和計算效率低的問題，結合OpenMp和CUDA編

4、程模型的特點，設計了基于多核和基于GPU的熵離散格子玻爾茲曼方法的并行算法。
　　2)根據(jù)頂蓋驅(qū)動流流場的特點，在曙光W580服務器上分別實現(xiàn)了基于多核和基于GPU的并行算法，并對不同網(wǎng)格規(guī)模、不同迭代次數(shù)、不同精度類型下的并行算法性能進行了對比分析，實驗結果表明，并行算法具有良好的加速比和可擴展性，擴大了熵離散格子玻爾茲曼方法的模擬規(guī)模。
　　3)對頂蓋驅(qū)動流的模擬結果，本文利用Tecplot軟件進行了可視化后處理，分別畫