10.3969/j.issn.1001-4160.2011.03.003
多松弛时间格子Boltzmann方法在GPU上的实现
近年来,随着统一计算设备构架(CUDA)的出现,高端图形处理器(GPU)在图像处理、计算流体力学等科学计算领域的应用得到了快速发展.属于介观数值方法的格子Boltzmann方法(LBM)是1种新的计算流体力学(CFD)方法,具有算法简单、能处理复杂边界条件、压力能够直接求解等优势,在多相流、湍流、渗流等领域得到了广泛应用.LBM由于具有内在的并行性,特别适合在GPU上计算.采用多松弛时间模型(MRT)的LBM,受松弛因子的影响较小并且数值稳定性较好.本文实现了MRT-LBM在基于CUDA的GPU上的计算,并通过计算流体力学经典算例--二维方腔流来验证计算的正确性.在雷诺数Re=[10,104]之间,计算了多达26种雷诺数的算例,并将Re=102,4×102,103,2×103,5×103,7.5×103算例对应的主涡中心坐标与文献中结果进行了对比.计算结果与文献数值实验符合较好,从而验证了算法实现的正确性,并显示出MRT-LBM具有更优的数值稳定性.本文还分析了在GPU上MRT-LBM的计算性能并与CPU的计算进行了比较,结果表明,GPU可以极大地加快MRT-LBM的计算,NVIDIA Tesla C2050相对于单核Intel Xeon 5430 CPU的加速比约为60倍.
格子Boltzmann方法、多松弛时间模型、方腔流、GPU
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TQ015.9;TP391.9H;O6-39(一般性问题)
国家自然科学基金资助项目20821092,20906091;中澳合作资助项目KJCX3-SYW-S01
2011-09-01(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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