Beschleunigung von gekoppelten Strömungslösern für industrielle CFD-Anwendungen mit OpenFOAM durch GPU-beschleunigte Lineare Algebra

Core Concepts

Durch die Offload-Strategie der linearen Algebra auf mehrere GPUs unter Verwendung spezialisierter externer Bibliotheken können signifikante Leistungssteigerungen für implizite gekoppelte CFD-Löser erzielt werden, sowohl für dichte- als auch druckbasierte Ansätze.

Abstract

Die Studie beschreibt die Entwicklung heterogener GPGPU-impliziter gekoppelter CFD-Löser, die sowohl dichte- als auch druckbasierte Ansätze umfassen. In diesem Aufbau wird die zusammengestellte lineare Matrix auf mehrere GPUs ausgelagert, um das lineare Problem effizient zu lösen. Diese gekoppelten Löser werden auf zwei industriell relevante Testfälle angewendet: den NASA CRM in einem transsonischen Regime und die Außenströmung des DriveAER-Autos. Im Vergleich zu ihren CPU-Gegenstücken sind deutliche Leistungssteigerungen zu erkennen. Insbesondere erreicht der NASA CRM-Fall eine Gesamtbeschleunigung von mehr als 4x, während der DriveAER-Testfall eine verbesserte Stabilität und eine reduzierte Rechenzeit im Vergleich zu segregierten Lösern zeigt.

Stats

Die NASA CRM-Simulation erreicht eine Gesamtbeschleunigung von mehr als 4x im Vergleich zur CPU-Version.
Die DriveAER-Simulation zeigt eine verbesserte Stabilität und eine reduzierte Rechenzeit im Vergleich zu segregierten Lösern.

Quotes

"Durch die Offload-Strategie der linearen Algebra auf mehrere GPUs unter Verwendung spezialisierter externer Bibliotheken können signifikante Leistungssteigerungen für implizite gekoppelte CFD-Löser erzielt werden, sowohl für dichte- als auch druckbasierte Ansätze."
"Im Vergleich zu ihren CPU-Gegenstücken sind deutliche Leistungssteigerungen zu erkennen. Insbesondere erreicht der NASA CRM-Fall eine Gesamtbeschleunigung von mehr als 4x, während der DriveAER-Testfall eine verbesserte Stabilität und eine reduzierte Rechenzeit im Vergleich zu segregierten Lösern zeigt."

Key Insights Distilled From

GPU-accelerated Linear Algebra for Coupled Solvers in Industrial CFD Applications with OpenFOAM

by Stefano Olia... at arxiv.org 03-14-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.07882.pdf

Deeper Inquiries

Wie könnte die Offload-Strategie auf andere rechenintensive Teile des CFD-Codes, wie z.B. die Diskretisierung und Flussberechnung, erweitert werden, um die Gesamtbeschleunigung weiter zu steigern?

Um die Gesamtbeschleunigung weiter zu steigern, könnte die Offload-Strategie auf andere rechenintensive Teile des CFD-Codes ausgeweitet werden, indem auch die Diskretisierung und Flussberechnung auf die GPU verschoben werden. Dies würde eine zusätzliche Entlastung der CPU und eine effizientere Nutzung der parallelen Verarbeitungskapazitäten der GPU ermöglichen.
Die Diskretisierung umfasst die Umwandlung der partiellen Differentialgleichungen in diskrete Gleichungen, die auf einem numerischen Gitter gelöst werden. Dieser Prozess erfordert intensive Berechnungen, die von der parallelen Verarbeitungsfähigkeit der GPUs profitieren könnten. Durch die Offloadung der Diskretisierung auf die GPU könnten schnellere Berechnungen und eine insgesamt beschleunigte Lösung des CFD-Codes erreicht werden.
Ebenso könnten die Flussberechnungen, die die Berechnung der Flüsse von physikalischen Größen wie Masse, Impuls und Energie umfassen, auf die GPU verschoben werden. Diese Berechnungen sind ebenfalls rechenintensiv und könnten von der massiven Parallelverarbeitungskapazität der GPU profitieren. Durch die Offloadung der Flussberechnungen auf die GPU könnte die Gesamtbeschleunigung des CFD-Codes weiter gesteigert werden, da diese Berechnungen einen wesentlichen Teil der Gesamtberechnungszeit ausmachen.
Durch die Erweiterung der Offload-Strategie auf diese rechenintensiven Teile des CFD-Codes könnte eine umfassende Nutzung der GPU-Ressourcen erreicht werden, was zu einer insgesamt verbesserten Leistung und Effizienz der Simulationen führen würde.

Wie könnte die Kopplung zwischen den gekoppelten Gleichungen und der Turbulenzmodellierung weiter verbessert werden, um die Genauigkeit und Stabilität der Simulationen zu erhöhen?

Um die Kopplung zwischen den gekoppelten Gleichungen und der Turbulenzmodellierung weiter zu verbessern und die Genauigkeit und Stabilität der Simulationen zu erhöhen, könnten folgende Maßnahmen ergriffen werden:

Verbesserte Kopplungsalgorithmen: Die Entwicklung fortschrittlicher Kopplungsalgorithmen, die eine effiziente Interaktion zwischen den gekoppelten Gleichungen und der Turbulenzmodellierung ermöglichen, könnte die Genauigkeit und Stabilität der Simulationen verbessern. Durch die Implementierung von robusten und präzisen Kopplungsmethoden können Fehler und Inkonsistenzen in den Ergebnissen reduziert werden.

Berücksichtigung von Rückkopplungseffekten: Eine verbesserte Berücksichtigung von Rückkopplungseffekten zwischen den gekoppelten Gleichungen und der Turbulenzmodellierung könnte zu realistischeren und genaueren Simulationsergebnissen führen. Durch die Entwicklung von Mechanismen, die die Wechselwirkungen zwischen den verschiedenen physikalischen Prozessen angemessen berücksichtigen, können genauere Vorhersagen getroffen werden.

Optimierte Turbulenzmodellierung: Die Verfeinerung und Optimierung der Turbulenzmodelle, die in der Simulation verwendet werden, kann die Genauigkeit der Ergebnisse verbessern. Durch die Auswahl von geeigneten Turbulenzmodellen, die die spezifischen Strömungsbedingungen und -phänomene angemessen berücksichtigen, können stabilere und genauere Simulationen durchgeführt werden.

Validierung und Kalibrierung: Eine umfassende Validierung und Kalibrierung der gekoppelten Gleichungen und Turbulenzmodelle anhand von experimentellen Daten und Benchmark-Tests kann dazu beitragen, die Genauigkeit und Stabilität der Simulationen zu erhöhen. Durch den Vergleich der simulierten Ergebnisse mit realen Messungen können potenzielle Fehlerquellen identifiziert und korrigiert werden.

Durch die Implementierung dieser Maßnahmen könnte die Kopplung zwischen den gekoppelten Gleichungen und der Turbulenzmodellierung weiter verbessert werden, was zu genaueren und stabileren Simulationen in der CFD-Anwendung führen würde.