【摘 要】
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龙格库塔间断有限元(Runge-Kutta discontinuous Galerkin,RKDG)算法是一种高精度的流场算法,它具有能够捕捉间断,处理网格悬点等优点.然而由于DG算法的计算量大,即使是结构
【机 构】
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北京航空航天大学数学与系统科学学院,北京,100191
【出 处】
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第十六届全国流体力学数值方法研讨会
论文部分内容阅读
龙格库塔间断有限元(Runge-Kutta discontinuous Galerkin,RKDG)算法是一种高精度的流场算法,它具有能够捕捉间断,处理网格悬点等优点.然而由于DG算法的计算量大,即使是结构良好,编写高效的串行程序也要花费很长的时间才能完成流场求解.CUDA是近年来非常流行和活跃的高性能并行计算平台.CUDA具有编程简单,加速效果明显等优势,从而在科学计算领域迅速普及开来.本文的CUDA解法器是二维非结构网格上基于RKDG算法的GPU实现.文章使用NACA0012作为测试算例,串行程序使用Intel C++编译器编译(开启O2开关),运行在Intel Xeon X5690(主频3.47GHz)主机上;CUDA程序使用GCC4.4.3和NVCC5.0编译器编译(开启O2开关),运行在单块Nvidia Tesla M2070 GPU上.算例的网格规模为9340个三角形单元,马赫数0.4,攻角5度,从0开始计算流场到15秒.程序结果表明串行程序的墙上时间为24823秒(6.9小时),CUDA程序的墙上时间为995秒(16分钟),程序的加速比达到25倍.随着问题规模的增大,该加速比将进一步提升.
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