Аннотация:
Обобщаются данные о применении различных параллельных вычислительных архитектур при численном моделировании задач ламинарно-турбулентного перехода (ЛТП). Обычно анализ ЛТП основан на рассмотрении статистических параметров: корреляций пульсаций скорости, энергетических спектров и др. Анализ ЛТП как нелинейной динамической системы в дополнение к уже указанному анализу основан на анализе собственных значений якобиана, вида аттракторов систем в фазовом пространстве и собственных значений матрицы монодромии. В результате строятся бифуркационные сценарии и диаграммы. Это дает возможность проследить механизм усложнения для рассматриваемых задач при ЛТП при изменении выбранных параметров (чисел Рейнольдса, Маха, Фруда и др.). Рассмотрение процесса ЛТП с точки зрения нелинейных динамических систем накладывает требования точности и быстродействия используемых алгоритмов решения задач. Начиная с 2008 г. в наших работах используются GPU-и multiGPU-архитектуры совместно с CPU. За это время было рассмотрено восемь постановок задач ЛТП. Для численного моделирования применялись различные методы высокого порядка. В настоящей статье для каждого класса методов рассматриваются характерные вычислительные операции, приводятся использованные библиотеки и выполняется сравнение эффективности разработанных алгоритмов и примененных библиотек с CPU-версиями кода, а также между собой. Показано, что в среднем на один GPU по сравнению с CPU ускорение варьируется от 5 до 35 раз. В связи со сложностью алгоритмов при MPI CPU-и multiGPU-подходах ускорение редко бывает линейным и оно пропорционально степенной функции с показателем 0.78-0.81. Для multiGPU-анализа алгоритмы тестировались на пяти GPU. Обсуждаются результаты при гибридном применении CPU+multiGPU для одной из задач.
Ключевые слова:гибридная архитектура GPU и CPU, прямое численное моделирование, ламинарно-турбулентный переход, динамические системы, численные методы высокого порядка.