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多松弛时间格子Boltzmann方法在GPU上的实现
引用本文:张云,王小伟,葛蔚,杨朝合. 多松弛时间格子Boltzmann方法在GPU上的实现[J]. 计算机与应用化学, 2011, 28(3)
作者姓名:张云  王小伟  葛蔚  杨朝合
作者单位:1. 中国石油大学重质油加工国家重点实验室,山东,青岛,266555;中国科学院过程工程研究所多相复杂系统国家重点实验室,北京,100190
2. 中国科学院过程工程研究所多相复杂系统国家重点实验室,北京,100190
3. 中国石油大学重质油加工国家重点实验室,山东,青岛,266555
基金项目:国家自然科学基金资助项目,中澳合作资助项目
摘    要: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.

关 键 词:格子Boltzmann方法  多松弛时间模型  方腔流

Multi-relaxation-time lattice Boltzmann method implemented on GPU
Zhang Yun,Wang Xiaowei,Ge Wei,Yang Chaohe. Multi-relaxation-time lattice Boltzmann method implemented on GPU[J]. Computers and Applied Chemistry, 2011, 28(3)
Authors:Zhang Yun  Wang Xiaowei  Ge Wei  Yang Chaohe
Affiliation:Zhang Yun~(1,2),Wang Xiaowei~(*2),Ge Wei~2 and Yang Chaohe~1 (1.State Key Laboratory of Heavy Oil Processing,China University of Petroleum,Qingdao,266555,Shandong,China) (2.State Key Laboratory of Multi-phase Complex Systems,Institute of Process Engineering,Chinese Academy of Sciences,Beijing,100190,China)
Abstract:In recent years,with the release of compute unified device architecture(CUDA),high-performance graphical processing units(GPU)have been widely applied to computational science areas,such as computational fluid dynamics,besides the traditional image processing.Lattice Boltzmann method(LBM),as a mesoscopic numerical method,is an alternative technique for computational fluid dynamics(CFD).It has many advantages including simplicity,handling complicated boundary conditions easily and solving pressure directly,w...
Keywords:GPU
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