Forskare har nyligen använt den nya programmerbara kapaciteten hos Graphics Processing Unit (GPU) för att öka prestandan hos vetenskapliga koder. Vi undersöker användningen av ett kluster av GPU:er för storskaliga CFD-problem och visar order-of-magnitude ökningar i prestanda och prestanda-till-pris-förhållande. Vi implementerar två separata kompresserbara flödeslösare. För det första utvecklar vi en CUDA-baserad lösare för de 2D-kompresserbara Eulerekvationerna och verifierar resultaten mot en referens multi-blockkod MBFLO. Efter att ha demonstrerat prestandan hos vår Euler-lösare fortsätter vi att utveckla en ny version av MBFLO genom att lägga till GPU-accelererade subrutiner till den befintliga Fortran-kodbasen. Med hjälp av ett 8-node kluster utrustat med 16 NVIDIA 9800GX2 GPUs, uppnår vi upp till 496x på vår Euler Solver och 88x på MBFLO. Detta dokument beskriver de numeriska, hårdvara och mjukvarutekniker som ger betydande hastighetsförbättringar.
Nyligen, Phillips et al. REF använde ett kluster av GPU:er för att accelerera lösaren för 2D-komprimerbar Eulerekvation och MBFLO-lösare.
Rapid Aerodynamic Performance Prediction on a Cluster of Graphics Processing Units,” AIAA
{'venue': '47th AIAA Aerospace Sciences Meeting including The New Horizons Forum and Aerospace Exposition', 'journal': '47th AIAA Aerospace Sciences Meeting including The New Horizons Forum and Aerospace Exposition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}