Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Chiến Lược Tối Ưu Để Mô Hình Hóa Dòng Chảy Nhiễu Loạn Với Phương Pháp Trung Bình Tập Hợp Trên Các Hệ Thống Tính Toán Hiệu Năng Cao
Tóm tắt
Mô hình hóa chính xác các dòng chảy nhiễu loạn là một trong những vấn đề thực tiễn đang được nghiên cứu tích cực trên các hệ thống tính toán hiệu năng cao. Vấn đề chính cho các mô phỏng này liên quan đến nhu cầu trung bình dài hạn để thu được các thống kê đáng tin cậy mà các nhà khoa học và kỹ sư quan tâm. Hai bài báo gần đây đề cập đến vấn đề tích phân dài hạn, đề xuất một phương pháp trung bình tập hợp, cho phép thay thế tích phân dài hạn đơn lẻ bằng nhiều mô phỏng trong khoảng thời gian ngắn hơn rất nhiều. Các bài báo này cung cấp hai kịch bản mô phỏng khác nhau để thực hiện các mô phỏng. Bài báo hiện tại đề xuất một phương pháp tổng quát kết hợp tất cả chúng lại với nhau. Bài báo cung cấp tiêu chí để chọn kịch bản tối ưu, tối thiểu hóa thời gian mô phỏng tổng thể cho một số lượng tài nguyên tính toán nhất định. Sự tổng quát được đề xuất mở rộng đáng kể phạm vi áp dụng cho phương pháp trung bình tập hợp được gợi ý. Kết quả xác thực được xem xét trong bài báo cho thấy việc tăng tốc độ mô phỏng thêm 20% cho phương pháp tổng quát so với các phương pháp cơ bản được đề xuất trước đó.
Từ khóa
#mô hình hóa dòng chảy nhiễu loạn #phương pháp trung bình tập hợp #hệ thống tính toán hiệu năng cao #tích phân dài hạn #tốc độ mô phỏngTài liệu tham khảo
R. Borrell, J. Chiva, O. Lehmkuhl, G. Oyarzun, I. Rodríguez, and A. Oliva, “Optimising the Termofluids CFD code for petascale simulations,” Int. J. Comput. Fluid Dyn. 30, 425–430 (2016).
N. Offermans, O. Marin, M. Schanen, J. Gong, P. Fischer, P. Schlatter, A. Obabko, A. Peplinksi, M. Hutchinson, and E. Merzari, “On the strong scaling of the spectral element solver Nek5000 on petascale systems,” arXiv:1706.02970 (2017).
V. Makarashvili, E. Merzari, A. Obabko, A. Siegel, and P. Fischer, “A performance analysis of ensemble averaging for high fidelity turbulence simulations at the strong scaling limit,” Comput. Phys. Commun. 219, 236–245 (2017).
B. Krasnopolsky, “Simultaneous modelling of multiple turbulent flow states,” arXiv:1711.10622 (2017).
A. Tsinober, An Informal Conceptual Introduction to Turbulence (Springer, Netherlands, 2009).
T. V. Voronova and N. V. Nikitin, “Direct numerical simulation of the turbulent flow in an elliptical pipe,” Comput.Math. Math. Phys. 46, 1378–1386 (2006).
B. Krasnopolsky, “Simultaneous modelling of multiple turbulent flow states,” in Russian Supercomputing Days: Proceedings of the International Conference, 2016, pp. 333–342.
B. Krasnopolsky, “The efficiency investigation of the multiple turbulent flow states simultaneous modelling approach for the DNS of the flow over a wall-mounted matrix of cubes,” in Russian Supercomputing Days: Proceedings of the International Conference, 2017, pp. 662–670.
A. Buluç, J. T. Fineman, M. Frigo, J. R. Gilbert, and C. E. Leiserson, “Parallel sparse matrix-vector and matrix-transpose-vector multiplication using compressed sparse blocks,” in Proceedings of the 21st Annual Symposium on Parallelism in Algorithms and Architectures, 2009, pp. 233–244.
M. Martone, “Efficient multithreaded untransposed, transposed or symmetric sparse matrix-vector multiplication with the Recursive Sparse Blocks format,” Parallel Comput. 40, 251–270 (2014).
M. Kreutzer, G. Hager, G. Wellein, H. Fehske, and A. R. Bishop, “A unified sparse matrix data format for efficient general sparse matrix-vector multiplication on modern processors with wide SIMD units,” SIAM J. Sci. Comput. 36, C401–C423 (2014).
W. D. Gropp, D. K. Kaushik, D. E. Keyes, and B. F. Smith, “Toward realistic performance bounds for implicit CFD codes,” in Proceedings of Parallel Computational Fluid Dynamics CFD’99, 1999, pp. 233–240.
X. Liu, E. Chow, K. Vaidyanathan, and M. Smelyanskiy, “Improving the performance of dynamical simulations via multiple right-hand sides,” in Proceedings of IEEE 26th International Parallel and Distributed Processing Symposium, 2012, pp. 36–47.
N. Nikitin, “Finite-difference method for incompressible Navier-Stokes equations in arbitrary orthogonal curvilinear coordinates,” J. Comput. Phys. 217, 759–781 (2006).
N. Nikitin, “Third-order-accurate semi-implicit Runge-Kutta scheme for incompressible Navier-Stokes equations,” Int. J. Numer.Methods Fluids 51, 221–233 (2006).
B. Krasnopolsky and A. Medvedev, “Acceleration of large scale OpenFOAM simulations on distributed systems with multicore CPUs and GPUs,” in Advances in Parallel Computing, Vol. 27: Parallel Computing: On the Road to Exascale (IOS, Amsterdam, New York, 2016), pp. 93–102.
E. Meinders and K. Hanjalić, “Vortex structure and heat transfer in turbulent flow over a wall-mountedmatrix of cubes,” Int. J. Heat Fluid Flow 20, 255–267 (1999).