Все
 
 
 


Гетерогенные вычисления в ресурсоемких расчетах задач вычислительной газовой динамики
 
Код статьиS086956520003100-3-1
DOI10.31857/S086956520003100-3
Тип публикации Статья
Статус публикации Опубликовано
Авторы
Суков Сергей  
Аффилиация: Институт прикладной математики им. М.В. Келдыша РАН
Адрес: Российская Федерация,
Горобец Андрей
Аффилиация: Институт прикладной математики им. М.В. Келдыша РАН
Адрес: Российская Федерация
Название журналаДоклады Академии наук
ВыпускТом 482 Номер 4
Страницы389-392
Аннотация

В работе представлен созданный в ИПМ им. М. В. Келдыша РАН программный комплекс, в котором для эффективного использования гибридных суперкомпьютеров реализован полностью гетерогенный режим вычислений на процессорах и ускорителях. Распределенный препроцессор комплекса обеспечивает работу с подробными неструктурированными сетками. Для снижения ресурсоемкости хранения сеточных данных сверхбольшого объема реализовано комбинированное сжатие сеточной топологии. В рамках проведенных исследований были задействованы вычислительные ресурсы петафлопсного уровня.

Ключевые слова
Источник финансированияРабота выполнена при финансовой поддержке Совета по грантам Президента РФ, проект МД-5968.2018.1 (снижение ресурсоемкости), с использованием оборудования центра коллективного пользования сверхвысокопроизводительными вычислительными ресурсами МГУ имени М. В. Ломоносова.
Получено10.11.2018
Дата публикации10.11.2018
Цитировать   Скачать pdf Для скачивания PDF необходимо авторизоваться
Размещенный ниже текст является ознакомительной версией и может не соответствовать печатной.

всего просмотров: 1246

Оценка читателей: голосов 0 

1. Gorobets A., Soukov S., Bogdanov P. Multilevel parallelization for simulating turbulent flows on most kinds of hybrid supercomputers // Computers and Fluids. In Press. 2018. DOI: 10.1016/j.compfluid.2018.03.011
2. Vincent P., Witherden F., Vermeire B., Park J.S., Iyer A. Towards Green Aviation with Python at Petascale // SC16: International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage and Analysis, 2016, pp. 1–11. DOI: 10.1109/SC.2016.1
3. Toro E. F. Riemann Solvers and Numerical Methods for Fluid Dynamics // Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2009. DOI: 10.1007/b79761
4. Четверушкин Б. Н. Кинетические схемы и квазигазодинамическая система уравнений // МАКС Пресс, Москва, 2004, 332 с.
5. Суков С. А., Горобец А. В., Богданов П. Б. Адаптация и оптимизация базовых операций газодинамического алгоритма на неструктурированных сетках для расчетов на массивно-параллельных ускорителях // Ж. вычисл. матем. и матем. физ., 2013, том 53, № 8, с. 1360–1373.
6. Суков С. А., Горобец А. В., Богданов П. Б. Переносимое решение для моделирования сжимаемых течений на всех существующих гибридных суперкомпьютерах // Матем. моделирование, 2017, том 29, номер 8, стр. 3–16
7. Борисов В. Е., Давыдов А. А., Луцкий А. Е., Ханхасаева Я. В. Численное исследование обтекания модели космического аппарата // Препринт ИПМ № 130, Москва, 2017. DOI: 10.20948/prepr-2017-130
8. Суков С.А. Библиотека препроцессорной обработки неструктурированных сеток hm4PreprocessorLib // Препринты ИПМ им. М.В.Келдыша. 2016. № 108. 20 с. doi:10.20948/prepr-2016-108
9. Головченко Е. Н., Якобовский М. В. Пакет параллельной декомпозиции больших сеток GridSpiderPar // Выч. мет. и программирование, 2015, т. 16, выпуск 4, с. 507–517.
10. Cuthill E., McKee J. Reducing the bandwidth of sparse symmetric matrices // Proc. ACM 24th Nat. Conf. (1969), pp. 157–172
11. Gumhold S., Guthe S., Stra?er W. Tetrahedral mesh compression with the cutborder machine // In Proceedings of the conference on Visualization (VIS ’99),  1999, 51–58.
12. Isenburg M., Alliez P. Compressing hexahedral volume meshes // In Proceedings of Pacific Graphics. 2002, 284–293.

Система Orphus

Загрузка...
Вверх