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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
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
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
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