多GPU并行可压缩流求解器及其性能分析

作者：赖剑奇; 李桦^*; 张冉; 常青

来源：航空学报, 2018, 39(09): 26-35.

• 图形处理单元(GPU)
• 统一计算设备架构(CUDA)
• 并行计算
• 加速比
• 并行效率

为实现可压缩流问题的大规模高效数值求解,开展基于图形处理单元(GPU)的并行计算研究。在NVIDIA GTX 1070上建立了基于消息传递接口+统一计算设备架构(MPI+CUDA)的多GPU并行可压缩流求解器,该求解器基于结构网格有限体积法,空间离散采用AUSM+UP格式。采用一维区域分解法对计算网格进行划分,使得各GPU之间达到负载平衡。针对超声速进气道算例,对算法单GPU并行性能和多GPU可扩展性能进行分析。数值结果显示,单GPU并行计算可以获得3746倍的加速比,极大地提高了计算效率;4块GPU并行计算加速比从47倍增加到143倍,并行效率维持在70%以上,说明并行算法具有良好的可扩展性。

• 单位
  国防科技大学