動的領域分割を用いた流体構造連成によるサスペンション・フローの大規模GPU計算

• Item type: Symposium(1)
• 公開日: 2015-05-12
• タイトル: 動的領域分割を用いた流体構造連成によるサスペンション・フローの大規模GPU計算
• タイトル / 言語: en
• タイトル: A Large-scale Suspension-flow Simulation directly solving fluid-structure interactions with Dynamic Load Balance on a GPU Supercomputer
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: GPU
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
• 資源タイプ: conference paper
• 著者所属: 東京工業大学
• 著者所属: 東京工業大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Tokyo Institute of Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Tokyo Institute of Technology
• 著者名: 都築, 怜理; 青木, 尊之
• 著者名(英): Satori, Tsuzuki; Takayuki, Aoki
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: サスペンション・フローは流体中に多数の物体を含み，流体構造連成が支配的な複雑な流れである．粒子法による計算を行うために物体を小さい粒子の集合で表現し，物体間の衝突には個別要素法 (DEM) を用い，流体計算には改良型 SPH 法を導入する．物体構成粒子は流体粒子や異なる物体の構成粒子間で相互作用する．それらの受ける力とトルクを合算して物体の運動方程式の時間積分を行うが，多数の構成粒子からの総和計算を伴うために計算はかなり複雑になる．GPU による計算において Linked-list を用いた近傍粒子探索のデータアクセスを高速化するために，定期的な GPU のデバイス・メモリ上の粒子データのソートが有効であることを確認した．また，力とトルクの総和計算を行う際，物体数に対して CUDA のスレッド並列を行う実装が高速であることも分かった．複数 GPU を用いるためにスライスグリッド法による動的領域分割を行い，256 個の GPU により 8,743 万個の流体粒子と 230 万個の物体構成粒子 (物体としては 2,304 個) を用いたサスペンション・フローの大規模シミュレーションを実現した．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Suspension flows including fluid-structure interactions is one of challenging topics in fluid dynamics and many engineering applications. A large-scale particle-based method is a promising approach to carry out the numerical simulation for suspension flows. We have proposed an effective combination of the SPH method for fluids with the DEM (Discrete Element Method) collision for objects on a multi-GPU system. It is found that the sorting of particle data for the neighboring particle list using linked-list method improves the memory access greatly with a certain interval. We compare the two GPU implementations for the reduction of forces and torques applied to the particles constructing the objects. It is successful to apply the dynamic domain decomposition based on the 2-dimensional slice-grid method to our suspension flow simulation on multi-GPUs. A large-scale suspension flow of a tsunami interacting with a lot of objects with 87.3M particles including 2,304 cubic-shaped objects are successfully carried out on TSUBAME 2.5 at Tokyo Institute of Technology. The weak scalability is also measured from 4 GPUs to 256 GPUs.
• 書誌情報: ハイパフォーマンスコンピューティングと計算科学シンポジウム論文集; 巻 2015, p. 111-119, 発行日 2015-05-12
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会