一种用于计算流体力学仿真中的GPU计算方法技术

本发明专利技术提供了一种用于计算流体力学仿真中的GPU计算方法，包括搭建基于CPU/GPU异构系统的混合编程框架；建立OpenFOAM‑GPU数据结构；将化学计算迁移到GPU上；将热物理量计算任务从CPU迁移到GPU执行；改进内存拷贝逻辑，减少在计算过程中GPU内存与CPU之间的数据交换频率；将原本在CPU上使用的二维数组结构重构为适合GPU并行计算的一维数组结构；解决了由于CPU与GPU之间的数据通信问题，并行效率不高，导致数值模拟方法需要消耗大量计算资源的问题，减少了CPU与GPU之间的通信次数，降低了通信成本，提升了并行计算的效率和数据吞吐量。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及计算流体力学(cfd)的高性能计算领域，特别是针对大规模cpu/gpu异构高性能计算系统上的cfd计算方法与结构优化。本专利技术主要聚焦于热物理量的gpu加速计算、数据传输优化以及数组结构的适应性改造，可应用于宽域组合发动机内流场的快速计算，以期达到更高的计算效率和资源利用率。

技术介绍

1、在计算流体力学(cfd)的发展史上，随着计算需求的日益增长，传统的cpu中心的计算方法已逐渐显得力不从心。宽域组合发动机是未来高速飞行器重要的动力来源。但较为严苛的工作性能使其在设计过程中需要进行大量的数值计算来满足设计需求。对于百万、千万量级有限元网格的求解，目前的数值模拟需要通过上百块的cpu并行计算来实现，由于cpu之间的数据通信问题，并行效率并不高，这导致常规的数值模拟方法需要消耗大量的计算资源。特别是在热物理量的计算领域，如温度、压力、熵等关键参数的精确模拟，对于预测流体行为和设计优化至关重要。然而，这些计算任务往往需要处理大量的数据和复杂的数值方法，导致计算过程耗时且资源密集。

2、cpu作为计算机的运算控制核心，擅长复杂逻辑运算本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种用于计算流体力学仿真中的GPU计算方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种用于计算流体力学仿真中的GPU计算方法，其特征在于，所述步骤(2)中建立OpenFOAM-GPU数据结构包括构建的scalargpuField类型的数据字段，包括焓、压力、温度、比容、黏度和热导率。

3.根据权利要求1所述的一种用于计算流体力学仿真中的GPU计算方法，其特征在于，所述步骤(3)还具体包括定义了一个chemistryModelCaculateFunctor<DeltaTType,ThermoType>类的名为func的函数对象，为压强P、温度T...

【技术特征摘要】

1.一种用于计算流体力学仿真中的gpu计算方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种用于计算流体力学仿真中的gpu计算方法，其特征在于，所述步骤(2)中建立openfoam-gpu数据结构包括构建的scalargpufield类型的数据字段，包括焓、压力、温度、比容、黏度和热导率。

3.根据权利要求1所述的一种用于计算流体力学仿真中的gpu计算方法，其特征在于，所述步骤(3)还具体包括定义了一个chemistrymodelcaculatefunctor<deltattype,thermotype>类的名为func的函数对象，为压强p、温度t、密度rho提供了相应的处理方式，再通过thrust并行算法库中的函数进行并行计算加速。

4.根据权利要求1所述的一种用于计算流体力学仿真中的gpu计算方法，其特征在于，所述步骤(4)还具体包括热物理量hepsithermo类的calculate()函数负责处理gpu...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘冰，赵通，安健，朱韶华，何国强，秦飞，
申请(专利权)人：西北工业大学，
类型：发明
国别省市：