Geschwindigkeits-, Leistungs- und Kostenverhältnisse für die GPU-Beschleunigung der Computational Fluid Dynamics auf HPC-Systemen

Core Concepts

Die GPU-Beschleunigung von Computational Fluid Dynamics-Simulationen bietet deutliche Geschwindigkeitsvorteile, aber die Initialisierungsgeschwindigkeit, der Stromverbrauch und die Kosten sind weniger eindeutig. Bei Verwendung von mehr als einer GPU kann deren Einsatz aus Leistungs- oder Kostensicht möglicherweise nicht vorteilhaft sein.

Abstract

Die Studie untersuchte die Auswirkungen der GPU-Beschleunigung auf Computational Fluid Dynamics-Simulationen in Bezug auf Simulationsgeschwindigkeit, Iterationsgeschwindigkeit, Initialisierungsgeschwindigkeit, Stromverbrauch und Kosten. Dafür wurden zwei realistische CFD-Simulationen, eine externe Strömung und eine interne Strömung, auf verschiedenen CPU- und GPU-Architekturen durchgeführt.
Die Ergebnisse zeigen, dass die GPU-Beschleunigung zu deutlichen Geschwindigkeitsvorteilen führt, die Initialisierungsgeschwindigkeit, der Stromverbrauch und die Kosten jedoch weniger eindeutig sind. Die Cascade Lake-Architektur war bei der Initialisierung langsamer als andere CPUs. Der Stromverbrauch der V100-GPU war in bestimmten Szenarien höher als erwartet. Obwohl die GPU-Beschleunigung insgesamt kostengünstiger war als reine CPU-Berechnungen, verursachten die Sapphire Rapids-CPUs die höchsten Kosten aufgrund der hohen Gebühren für diesen Rechnertyp.
Insgesamt zeigt die Studie, dass bei der Auswahl der Hardware für CFD-Simulationen auf HPC-Systemen neben der reinen Rechengeschwindigkeit auch andere Faktoren wie Initialisierungszeit, Stromverbrauch und Kosten sorgfältig abgewogen werden müssen.

Stats

Die Simulationen auf der Broadwell-Architektur dauerten 1192,8 Sekunden (50 Iterationen) und 2318,4 Sekunden (100 Iterationen).
Die Simulationen auf der Cascade Lake-Architektur dauerten 719,2 Sekunden (50 Iterationen) und 1468,8 Sekunden (100 Iterationen).
Die Simulationen auf der Sapphire Rapids-Architektur dauerten 358,7 Sekunden (50 Iterationen) und 713,9 Sekunden (100 Iterationen).
Die Simulationen auf der V100-Architektur dauerten 232,2 Sekunden (50 Iterationen) und 277,5 Sekunden (100 Iterationen).
Die Simulationen auf der A100-Architektur dauerten 82,8 Sekunden (50 Iterationen) und 128,5 Sekunden (100 Iterationen).

Quotes

"Die GPU-Beschleunigung von CFD-Simulationen bietet deutliche Geschwindigkeitsvorteile, aber die Initialisierungsgeschwindigkeit, der Stromverbrauch und die Kosten sind weniger eindeutig."
"Bei Verwendung von mehr als einer GPU kann deren Einsatz aus Leistungs- oder Kostensicht möglicherweise nicht vorteilhaft sein."

Key Insights Distilled From

Speed, power and cost implications for GPU acceleration of Computational Fluid Dynamics on HPC systems

by Zachary Coop... at arxiv.org 04-04-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.02482.pdf

Deeper Inquiries

Wie lassen sich die Initialisierungszeiten bei kommerzieller CFD-Software wie ANSYS Fluent weiter optimieren?

Die Optimierung der Initialisierungszeiten bei kommerzieller CFD-Software wie ANSYS Fluent kann durch verschiedene Ansätze erreicht werden. Zunächst ist es wichtig, die Effizienz der Mesh-Importprozesse zu maximieren, da dies oft ein zeitaufwändiger Schritt ist. Durch die Verwendung von hochwertigen Mesh-Dateien und effizienten Importalgorithmen kann die Initialisierungszeit reduziert werden.
Des Weiteren kann die Automatisierung von wiederkehrenden Aufgaben während der Initialisierung, wie das Festlegen von Randbedingungen und Solver-Einstellungen, die Zeit optimieren. Die Verwendung von Skripten oder Vorlagen für häufig verwendete Simulationen kann den Prozess beschleunigen und menschliche Fehler minimieren.
Die Auswahl der richtigen Hardwarearchitektur spielt ebenfalls eine wichtige Rolle. Wie in der Studie gezeigt, können bestimmte Architekturen wie Sapphire Rapids, V100 oder A100 schnellere Initialisierungszeiten bieten. Die Nutzung von leistungsstarken CPUs und GPUs mit ausreichendem Speicher kann die Initialisierungszeiten weiter optimieren.
Zusätzlich kann die regelmäßige Überprüfung und Aktualisierung der Software sowie die Schulung der Nutzer in effizienten Arbeitsabläufen dazu beitragen, die Initialisierungszeiten zu minimieren und die Gesamteffizienz der CFD-Simulationen zu steigern.

Welche Auswirkungen haben andere Arten von CFD-Simulationen, wie z.B. partikelbeladene Strömungen, auf die beobachteten Trends bei Geschwindigkeit, Stromverbrauch und Kosten?

Bei der Betrachtung von anderen Arten von CFD-Simulationen, wie partikelbeladenen Strömungen, können sich die beobachteten Trends bei Geschwindigkeit, Stromverbrauch und Kosten verändern. Partikelbeladene Strömungen erfordern in der Regel komplexere Modelle und Berechnungen, was zu längeren Simulationszeiten führen kann. Dies kann die Geschwindigkeit der Simulationen beeinflussen, insbesondere wenn die Anzahl der Partikel oder die Interaktionen zwischen den Partikeln und der Strömung hoch sind.
In Bezug auf den Stromverbrauch können partikelbeladene Strömungen aufgrund der zusätzlichen Berechnungen und des höheren Speicherbedarfs zu einem erhöhten Energieverbrauch führen. Die Verwendung von GPUs zur Beschleunigung solcher Simulationen kann den Stromverbrauch im Vergleich zu reinen CPU-Simulationen möglicherweise optimieren, aber die spezifischen Anforderungen der Simulation müssen berücksichtigt werden.
Hinsichtlich der Kosten können partikelbeladene Strömungen aufgrund ihrer Komplexität und der damit verbundenen längeren Simulationszeiten zu höheren Gesamtkosten führen. Die Auswahl der geeigneten Hardwarearchitektur und die Optimierung der Simulationsparameter sind entscheidend, um die Kosten im Rahmen zu halten und eine effiziente Durchführung der Simulationen zu gewährleisten.

Wie können HPC-Anbieter ihre Gebührenstrukturen so gestalten, dass Forscher die für ihre Simulationen am besten geeignete Hardware kosteneffizient nutzen können?

HPC-Anbieter können ihre Gebührenstrukturen so gestalten, dass Forscher die für ihre Simulationen am besten geeignete Hardware kosteneffizient nutzen können, indem sie flexible und transparente Tarifmodelle anbieten. Dies könnte die Möglichkeit beinhalten, zwischen verschiedenen Hardwarearchitekturen zu wählen, je nach den Anforderungen der jeweiligen Simulation.
Darüber hinaus könnten HPC-Anbieter differenzierte Preise für verschiedene Hardwareoptionen anbieten, um sicherzustellen, dass Forscher die Kosten im Rahmen halten können. Dies könnte bedeuten, dass leistungsstärkere Hardwareoptionen höhere Gebühren haben, während weniger leistungsstarke Optionen kostengünstiger sind.
Die Implementierung von nutzungsbasierten Gebührenstrukturen, bei denen Forscher nur für die tatsächlich genutzte Rechenzeit und Ressourcen bezahlen, kann ebenfalls dazu beitragen, die Kosten effektiv zu kontrollieren. Dies ermöglicht es den Forschern, die Hardware kosteneffizient zu nutzen, da sie nur für die Ressourcen zahlen, die sie tatsächlich benötigen.
Durch eine klare Kommunikation der Gebührenstrukturen, Schulungen zur effizienten Nutzung der Hardware und regelmäßige Überprüfung der Tarifmodelle können HPC-Anbieter sicherstellen, dass Forscher die für ihre Simulationen am besten geeignete Hardware kosteneffizient nutzen können.