WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

загрузка...
   Добро пожаловать!

Pages:     || 2 | 3 |

На правах рукописи

ГОРОБЕЦ Андрей Владимирович ПАРАЛЛЕЛЬНЫЕ АЛГОРИТМЫ ПОВЫШЕННОЙ ТОЧНОСТИ ДЛЯ ЧИСЛЕННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ЗАДАЧ ГАЗОВОЙ ДИНАМИКИ И АЭРОАКУСТИКИ Специальность 05.13.18 - математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук

Москва – 2007

Работа выполнена в Институте математического моделирования РАН

Научный консультант: кандидат физико-математических наук, старший научный сотрудник Козубская Татьяна Константиновна, зав. сектором ИММ РАН

Официальные оппоненты: доктор физико-математических наук, доцент Василевский Юрий Викторович, ведущий научный сотрудник ИВМ РАН доктор физико-математических наук, профессор Гасилов Владимир Анатольевич, зав. отделом ИММ РАН

Ведущая организация: Институт Прикладной Математики им. М. В.

Келдыша РАН

Защита диссертации состоится « 25 » октября 2007 г. в на заседании диссертационного совета № К 002.058.01 при Институте математического моделирования РАН по адресу 125047, г. Москва, Миусская пл., 4а.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ИММ РАН

Автореферат разослан « » 2007 г.

Ученый секретарь диссертационного совета к.ф.-м.н.

Прончева Надежда Геннадьевна

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы В настоящее время математическое моделирование активно входит в практику инженерных исследований и промышленного конструирования. Одной из наиболее актуальных и в то же время сложных областей применения математического моделирования является газовая динамика и аэроакустика.

Задачи, связанные с газовой динамикой, играют важную роль во многих научных и инженерных приложениях.

Большой вклад в расширение возможностей математического моделирования внесли бурно развивающиеся многопроцессорные вычислительные системы, быстрый рост производительности которых привел к новому этапу развития вычислительного эксперимента. Но также возникла проблема перехода на многопроцессорные системы. Этот переход связан с адаптацией существующих алгоритмов и последовательных комплексов программ, рассчитанных на однопроцессорный режим, к параллельным вычислениям, что является достаточно сложной задачей.

В настоящее время существует множество последовательных комплексов программ, основанных в частности на явных численных методах, прошедших отладку и верификацию, но устаревших и неприменимых к актуальным современным задачам из-за ограничений производительности одного процессора. При этом разработка подобных комплексов программ в свое время требовала больших трудозатрат, и было бы нерационально просто отказываться от их использования. Поэтому возникает проблема эффективного распараллеливания существующих последовательных кодов, разработанных без учета специфики параллельных вычислений. При этом под эффективностью распараллеливания понимается не только эффективность вычислений, но и минимизация трудозатрат на разработку параллельной версии. Задача становится особенно сложной применительно к неструктурированным сеткам и обширным пространственным шаблонам повышенного порядка точности.

Таким образом, разработка и применение технологии распараллеливания последовательных кодов, эффективной как с точки зрения производительности, так и с точки зрения трудозатрат, являются актуальными проблемами в настоящее время.

Другой важной и актуальной проблемой является необходимость обеспечения масштабируемости параллельных алгоритмов. Как известно, эффективность параллельных вычислений начинает резко снижаться, когда число процессоров становится больше некоторого ограничения, свойственного данному алгоритму или размеру задачи. Это происходит, в частности, из-за того, что время, затрачиваемое на обмен данными, с ростом числа процессоров начинает превосходить время, затрачиваемое непосредственно на вычисления.

Поэтому достичь высокой параллельной эффективности представляется особенно сложной задачей при большом числе процессоров.

При этом применение параллельных технологий для моделирования несжимаемого течения более проблематично по сравнению со сжимаемыми течениями. Это объясняется таким физическим свойством несжимаемой жидкости, как бесконечная скорость распространения возмущений. Уравнение Пуассона, к которому приводит уравнение неразрывности при моделировании несжимаемых течений, соответствует этому физическому свойству: оператор Пуассона имеет бесконечную скорость распространения информации в пространстве. То есть на каждом шаге по времени требуется обмен данными между всеми процессорами, что существенно сказывается на параллельной эффективности, особенно при большом числе процессоров. Поэтому эффективное решение уравнения Пуассона на многопроцессорных системах является ключевой проблемой при моделировании несжимаемых течений.

Также следует отметить, что современные параллельные вычислительные системы с распределенной памятью существенно различаются между собой по производительности, числу процессоров, латентности сети и другим параметрам. Метод, который эффективен на одной многопроцессорной системе, может оказаться практически неприменимым на другой. Системы варьируются от малобюджетных кластеров на основе офисного компьютерного оборудования до суперкомпьютеров с высокопроизводительной сетью и тысячами процессоров. Первые имеют очень высокое соотношение производительности и цены и благодаря своей низкой стоимости широко используются. Но вторые имеют намного большую вычислительную мощность, столь необходимую для прямого численного моделирования (DNS – Direct Numerical Simulation) и моделирования методом больших вихрей (LES – Large Eddy Simulation) на подробных сетках. Наиболее существенными различиями между параллельными системами с распределенной памятью являются, во-первых, число процессоров, а, во-вторых, производительность сети. Алгоритмы, которые работают эффективно на малобюджетном кластере, могут оказаться неэффективными на суперкомпьютере из-за проблем масштабирования на большое число процессоров. И, наоборот, эффективные на суперкомпьютерах алгоритмы могут иметь неудовлетворительную эффективность на малобюджетном кластере из-за низкой производительности сети, в частности, значительно большей латентности. Требование эффективности алгоритма для моделирования несжимаемых течений на различных типах параллельных систем еще более усложняет задачу. Кроме этого, алгоритм также должен иметь низкую вычислительную стоимость и широкую область применимости.

Большинство из существующих алгоритмов для несжимаемых течений не удовлетворяет этой совокупности требований.

Таким образом, разработка эффективного и масштабируемого алгоритма для решения уравнения Пуассона является важной и актуальной задачей в настоящее время.

Актуальность крупномасштабного прямого численного моделирования, которое также выполнено в рамках данной работы, обусловлена хотя бы тем, что позволяет создать базис для верификации многочисленных моделей турбулентности, активно разрабатываемых в настоящее время во всем мире.

Помимо этого, DNS такого масштаба позволяют получить новые данные о физике турбулентного течения и продвинуться в исследованиях этого сложного и до сих пор малоизученного явления.

Цели и задачи диссертационной работы 1. Разработка эффективной технологии распараллеливания последовательных комплексов программ для решения задач газовой и аэроакустики на основе явных алгоритмов повышенного порядка точности и неструктурированных сеток.

2. Применение технологии распараллеливания для разработки параллельного комплекса программ на основе последовательного кода.

3. Проведение при помощи разработанного параллельного программного комплекса расчетов актуальных задач газовой динамики и аэроакустики.

4. Разработка на основе ранее известного метода Фурье-Шура для уравнения Пуассона, который рассчитан на небольшое число процессоров, нового масштабируемого метода, который может эффективно применяться на суперкомпьютерах с большим числом процессоров.

5. Проведение при помощи нового метода для уравнения Пуассона крупномасштабного прямого численного моделирования. Достичь высокой эффективности на числе процессоров не менее 512 и обеспечить возможность использовать сетки с числом узлов не менее 108 при условии применения схемы 4-го порядка аппроксимации.

Научная новизна и практическая ценность работы В диссертации предложена оригинальная технология адаптации последовательных комплексов программ к многопроцессорным вычислительным системам. С использованием данной технологии распараллеливания был создан комплекс параллельных программ SuperNoisette 2D/3D для моделирования двухмерных и трехмерных задач газовой динамики и аэроакустики. Проведено численное моделирование ряда актуальных задач аэроакустики.

Предложен оригинальный масштабируемый параллельный метод Крылова-Фурье-Шура для решения уравнения Пуассона, которое играет ключевую роль при моделировании несжимаемых течений.

Продемонстрирована возможность адаптации метода для эффективного использования как на малобюджетных кластерах с небольшим числом процессоров и большой латентностью сети, так и на суперкомпьютерах с числом процессоров до тысячи и более.

На основе данного метода впервые проведено такое крупное прямое численное моделирование конвекционного турбулентного течения в закрытой каверне. Использовались 512 процессоров суперкомпьютера Маренострум Барселонского Суперкомпьютерного Центра и сетка, содержащая 1.11*узлов. Также следует отметить, что при этом применялась разностная схема 4го порядка точности. Судя по открытой печати, для данного класса задач, выполненный расчет является (на момент завершения) самым большим в мире.

Достоверность результатов Разработанный параллельный комплекс программ надежно верифицирован путем сравнения на совпадение результатов параллельной и исходной последовательной версий. При этом исходная последовательная версия была ранее подробно верифицирована на серии широко известных тестовых задач.

Эффективность параллельных вычислений подтверждается серией тестов на параллельную производительность и эффективность, выполненных на различных многопроцессорных системах.

Масштабируемый параллельный метод Крылова–Фурье–Шура для уравнения Пуассона обеспечивает требуемую заданную точность решения, которая автоматически контролируется в расчетах путем явного вычисления невязки. При этом данный метод применяется в составе комплекса программ, который верифицирован ранее на основе широко известного метода MMS (Method of Manufactured Solutions), а также путем сравнения с результатами других авторов. Параллельная эффективность подтверждается серией тестов, выполненных на различных вычислительных системах при варьировании числа процессоров в широком диапазоне до 1024 включительно.

Личный вклад автора Разработан эффективный метод распараллеливания явного алгоритма повышенной точности, использующего обширный неструктурированный шаблон. Метод применен к комплексу последовательных программ Noisette-2D для решения двумерных задач газовой динамики и аэроакустики. В результате при активном участии автора создан универсальный комплекс параллельных программ SuperNoisette 2D/3D с единым алгоритмическим ядром, реализующим расчеты задач газовой динамики и аэроакустики с повышенной точностью, как на треугольных, так и тетраэдральных сетках.

При помощи параллельного комплекса SuperNoisette 2D/3D автором проведены двумерные и трехмерные расчеты по моделированию процессов поглощения акустической энергии резонатором в импедансной трубе. Также выполнена серия двумерных расчетов по моделированию течения в каналах с системами резонаторов. Продемонстрированы возможности использования вычислительного эксперимента для разработки новых конфигураций звукопоглощающих конструкций резонаторного типа, применяемых в авиастроении.

На основе ранее известного метода Фурье-Шура для решения уравнения Пуассона на малобюджетных параллельных системах с небольшим числом процессоров, разработан новый масштабируемый метод Крылова-Фурье-Шура.

Метод может использовать порядка тысячи процессоров суперкомпьютера и позволяет производить расчет на сетках размером порядка сотни миллионов узлов. Продемонстрирована высокая параллельная эффективность метода Крылова-Фурье-Шура при использовании до 1024 процессоров на суперкомпьютере Маренострум Барселонского суперкомпьютерного центра.

Показана возможность адаптации метода к различным параллельным системам и разному числу процессоров. С использованием метода Крылова-Фурье-Шура при активном участии автора проведено крупномасштабное прямое численное моделирование конвекционного турбулентного течения в каверне.

Основные положения диссертации, выносимые на защиту 1 Технология распараллеливания комплексов программ, основанных на явных высокоточных алгоритмах, использующих обширный пространственный шаблон и неструктурированные сетки.

2 Параллельный комплекс программ SuperNoisette 2D/3D для расчетов двухмерных и трехмерных задач газовой динамики и аэроакустики.

3 Результаты серии вычислительных экспериментов по звукопоглощающим конструкциям (ЗПК) 4 Масштабируемый метод Крылова–Фурье–Шура для решения уравнения Пуассона на различных параллельных системах от малобюджетных кластеров до суперкомпьютеров 5 Крупномасштабное прямое численное моделирование турбулентного течения при естественной конвекции в закрытой каверне Апробация работы Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на многих российских и международных научно-технических конференциях и семинарах, в частности:

Pages:     || 2 | 3 |






© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»