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RKDG有限元GPU 算法及其重排加速技术
1
作者
高缓钦
陈红全
+1 位作者
张加乐
贾雪松
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第8期32-42,共11页
为提升并行化求解Navier Stokes方程的效率,构建了高阶有限元单元及单元边界映射线程结构和对应的各类GPU核函数,成功地把RKDG方法移植到GPU架构,发展出RKDG有限元GPU并行算法。算法数据访存能兼容GPU快慢不一的存储器,尤其在结构网格上...
为提升并行化求解Navier Stokes方程的效率,构建了高阶有限元单元及单元边界映射线程结构和对应的各类GPU核函数,成功地把RKDG方法移植到GPU架构,发展出RKDG有限元GPU并行算法。算法数据访存能兼容GPU快慢不一的存储器,尤其在结构网格上,算法涉及的数据依赖区结构有序,能较好满足GPU对齐合并访问的要求。但在非结构网格上,非结构化的数据依赖区,影响到访存效率。基于此提出一种适合高阶有限元算法框架的单元分层重排加速技术,致力于网格的层化结构,提升GPU访存效率。具体基于初始网格拓扑,创建单元或单元边界对应的分层结构,逐层重排,汇总形成适合GPU对齐合并访问的数据存储结构。文中结合排序实例,给出了这一重排加速技术的具体实施过程。算例表明,发展的算法逼近的阶数符合预期,计算结果能与现有文献或实验结果接近,且最大GPU加速比可达67.47。此外,非结构网格算例证实,算法可处理较为复杂的几何边界,且所提重排技术可进一步赢得重排加速。
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关键词
RKDG方法
GPU
分层排序
非结构网格
Navier
Stokes方程
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职称材料
间断Galerkin有限元隐式算法GPU并行化研究
2
作者
高缓钦
陈红全
+1 位作者
贾雪松
徐圣冠
《空气动力学学报》
CSCD
北大核心
2024年第2期21-33,I0001,共14页
为了提高间断伽辽金(discontinuous Galerkin,DG)有限元方法的计算效率,围绕求解Euler方程,构建了基于图形处理器(graphics processing unit,GPU)并行加速的隐式DG算法。算法结合Roe格式进行空间离散,采用人工黏性法处理激波等间断问题...
为了提高间断伽辽金(discontinuous Galerkin,DG)有限元方法的计算效率,围绕求解Euler方程,构建了基于图形处理器(graphics processing unit,GPU)并行加速的隐式DG算法。算法结合Roe格式进行空间离散,采用人工黏性法处理激波等间断问题,时间推进选用下上对称高斯-赛德尔(lower-upper symmetric Gauss-Seidel,LU-SGS)隐式格式。为了克服传统隐式格式固有的数据关联依赖问题,借助于本文提出的面向任意网格的单元着色分组技术,先给出了LUSGS隐式格式的并行化改造,使得隐式时间推进能按颜色组别依次并行,由于同一颜色组内算法已不存在数据关联,可以据此实现并行化。在此基础上,再结合DG算法局部紧致等特点,基于统一计算设备架构(compute unified device architecture,CUDA)编程模型,设计了依据单元的核函数,并构建了对应的线程与数据结构,给出了DG有限元隐式GPU并行算法。最后,发展的算法通过了多个二维和三维典型流动算例考核与性能测试,展示出隐式算法GPU加速的效果,且获得的计算结果能与现有的文献或实验数据接近。
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关键词
间断伽辽金方法
LU-SGS隐式格式
GPU并行化
单元着色分组
EULER方程
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职称材料
题名
RKDG有限元GPU 算法及其重排加速技术
1
作者
高缓钦
陈红全
张加乐
贾雪松
机构
南京航空航天大学航空学院
非定常空气动力学与流动控制工信部重点实验室(南京航空航天大学)
出处
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第8期32-42,共11页
基金
国家自然科学基金(11972189,12102188)。
文摘
为提升并行化求解Navier Stokes方程的效率,构建了高阶有限元单元及单元边界映射线程结构和对应的各类GPU核函数,成功地把RKDG方法移植到GPU架构,发展出RKDG有限元GPU并行算法。算法数据访存能兼容GPU快慢不一的存储器,尤其在结构网格上,算法涉及的数据依赖区结构有序,能较好满足GPU对齐合并访问的要求。但在非结构网格上,非结构化的数据依赖区,影响到访存效率。基于此提出一种适合高阶有限元算法框架的单元分层重排加速技术,致力于网格的层化结构,提升GPU访存效率。具体基于初始网格拓扑,创建单元或单元边界对应的分层结构,逐层重排,汇总形成适合GPU对齐合并访问的数据存储结构。文中结合排序实例,给出了这一重排加速技术的具体实施过程。算例表明,发展的算法逼近的阶数符合预期,计算结果能与现有文献或实验结果接近,且最大GPU加速比可达67.47。此外,非结构网格算例证实,算法可处理较为复杂的几何边界,且所提重排技术可进一步赢得重排加速。
关键词
RKDG方法
GPU
分层排序
非结构网格
Navier
Stokes方程
Keywords
RKDG method
GPU
multi-layered reordering
unstructured mesh
Navier Stokes equations
分类号
V211.3 [航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]
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职称材料
题名
间断Galerkin有限元隐式算法GPU并行化研究
2
作者
高缓钦
陈红全
贾雪松
徐圣冠
机构
南京航空航天大学航空学院
南京工业大学机械与动力工程学院
出处
《空气动力学学报》
CSCD
北大核心
2024年第2期21-33,I0001,共14页
基金
国家自然科学基金(11972189,12102185)。
文摘
为了提高间断伽辽金(discontinuous Galerkin,DG)有限元方法的计算效率,围绕求解Euler方程,构建了基于图形处理器(graphics processing unit,GPU)并行加速的隐式DG算法。算法结合Roe格式进行空间离散,采用人工黏性法处理激波等间断问题,时间推进选用下上对称高斯-赛德尔(lower-upper symmetric Gauss-Seidel,LU-SGS)隐式格式。为了克服传统隐式格式固有的数据关联依赖问题,借助于本文提出的面向任意网格的单元着色分组技术,先给出了LUSGS隐式格式的并行化改造,使得隐式时间推进能按颜色组别依次并行,由于同一颜色组内算法已不存在数据关联,可以据此实现并行化。在此基础上,再结合DG算法局部紧致等特点,基于统一计算设备架构(compute unified device architecture,CUDA)编程模型,设计了依据单元的核函数,并构建了对应的线程与数据结构,给出了DG有限元隐式GPU并行算法。最后,发展的算法通过了多个二维和三维典型流动算例考核与性能测试,展示出隐式算法GPU加速的效果,且获得的计算结果能与现有的文献或实验数据接近。
关键词
间断伽辽金方法
LU-SGS隐式格式
GPU并行化
单元着色分组
EULER方程
Keywords
discontinuous Galerkin
implicit LU-SGS scheme
GPU-parallelized
coloring method
Euler equations
分类号
V211.3 [航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
RKDG有限元GPU 算法及其重排加速技术
高缓钦
陈红全
张加乐
贾雪松
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
0
在线阅读
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职称材料
2
间断Galerkin有限元隐式算法GPU并行化研究
高缓钦
陈红全
贾雪松
徐圣冠
《空气动力学学报》
CSCD
北大核心
2024
0
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职称材料
已选择
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