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单相流动数值模拟的SIMPLE算法在GPU上的实现
引用本文:王健,许明,葛蔚,李静海.单相流动数值模拟的SIMPLE算法在GPU上的实现[J].科学通报,2010,55(20):1979-1986.
作者姓名:王健  许明  葛蔚  李静海
作者单位:中国科学院过程工程研究所, 多相复杂系统国家重点实验室, 北京 100190;
中国科学院研究生院, 北京 100049
基金项目:国家自然科学基金(20221603, 20490201)、中国科学院知识创新工程重要方向性项目(KGCX2-YW-124)和国家重点基础研究发展计划(2009CB219906)资助
摘    要:基于交错网格的SIMPLE算法, 利用CUDA(compute unified device architecture)技术进行了图形处理器(GPU)上的直接数值模拟(DNS). 将高雷诺数方腔流作为研究实例, 在NVIDIA GTX 295显卡的单个和4个GPU上的计算速度最高可分别达Intel Xeon 5430 CPU之单核的50和150倍, 与其他模拟结果的对比表明了上述计算的合理性, 并展示了采用GPU实现高精度大规模的湍流计算的前景.

收稿时间:2009-12-25

GPU accelerated direct numerical simulation with SIMPLE arithmetic for single-phase flow
WANG Jian,XU Ming,GE Wei & LI JingHai.GPU accelerated direct numerical simulation with SIMPLE arithmetic for single-phase flow[J].Chinese Science Bulletin,2010,55(20):1979-1986.
Authors:WANG Jian  XU Ming  GE Wei & LI JingHai
Institution:WANG Jian, XU Ming, GE Wei & LI JingHai
Abstract:Based on SIMPLE arithmetic in a stageered grid system, Compute Unified Device Architecture (CUDA) was used to design and implement direct numerical simulation (DNS) on graphics processing units (GPU). High Reynolds number cavity flow was simulated on NVIDIA GTX 295, about 50 fold speedup of one GPU and 150 fold speedup of four GPUs over that of one core of the Intel Xeon 5430 CPU was achieved. The simulation results agreed with the literature data well. GPU accelerated DNS for high-accuracy and large-scale turbulent flow has a broad application prospect.
Keywords:
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