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Erschienen in: The Journal of Supercomputing 10/2021

15.03.2021

Research on GPU parallel algorithm for direct numerical solution of two-dimensional compressible flows

verfasst von: Yongzhen Wang, Xuefeng Yan, Jun’an Zhang

Erschienen in: The Journal of Supercomputing | Ausgabe 10/2021

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Abstract

In this paper, a novel parallel algorithm is proposed to solve the problems of heavy computation and long simulation time in the field of compressible flows. In this algorithm, a third-order upwind scheme and a fourth-order central difference scheme are employed, with a third-order Runge-Kutta method for time stepping. Considering the powerful floating-point computing ability of the Graphics Processing Unit (GPU), this paper establishes the algorithm on the basis of GPU. Moreover, the direct numerical simulation method is adopted in this algorithm to improve the solution accuracy of the simulation results. To further enhance the efficiency of the algorithm, several optimization strategies are explored in the design of the algorithm as well. Both accuracy and feasibility of the algorithm are verified by a classical two-dimensional example. Compared with solving this example on the Central Processing Unit platform, the experimental results demonstrate that the maximum speedup ratio achieved by our approach is 18.03 times.

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Metadaten
Titel
Research on GPU parallel algorithm for direct numerical solution of two-dimensional compressible flows
verfasst von
Yongzhen Wang
Xuefeng Yan
Jun’an Zhang
Publikationsdatum
15.03.2021
Verlag
Springer US
Erschienen in
The Journal of Supercomputing / Ausgabe 10/2021
Print ISSN: 0920-8542
Elektronische ISSN: 1573-0484
DOI
https://doi.org/10.1007/s11227-021-03704-9

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