2013 Fiscal Year Annual Research Report
ＧＰＵスパコンによる気液二相流と物体の相互作用の超大規模シミュレーション
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23360046
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| Research Institution | Tokyo Institute of Technology |
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Principal Investigator |
青木 尊之 東京工業大学, 学術国際情報センター, 教授 (00184036)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
小林 宏充 慶應義塾大学, 法学部, 教授 (60317336)
今井 陽介 東北大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (60431524)
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| Project Period (FY) |
2011-04-01 – 2014-03-31
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| Keywords | 気液二相流 / GPU / Thinc WLIC / VOF / AMR / 八分木データ構造 / デフラグ |
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| Research Abstract |
大規模気液二相流計算を行うためには、(1) 非ゼロ要素の値が気液界面で大きく変化するために収束性の悪いPoisson方程式の疎行列解法、(2) 精度の高い界面追跡手法の導入である。これらを複数GPUを用いた高速計算を実行するために、(1) BiCGSTAB法に幾何学的マルチグリッド法を前処理として加えた疎行列ソルバーの適用、(2) 界面移流に対して逆拡散を含んだ保存形のThinc WLIC を導入した。表面張力は気液界面を含む近傍領域に体積力として CSFモデルにより付加し、表面張力が強く影響する問題での数値安定化手法を適用した。
気液界面を効率的に捕獲するために、AMR法を用いて界面近傍を高解像度で計算する。八分木データ構造に基づき再帰的に格子を分割し、界面からの距離（レベルセット関数）に応じて細分化レベルを制御し、効率的に高解像度格子を配置することができた。VOF値とレベルセット値のカップリング方法の問題点が浮き彫りになった。気液界面の移動に伴う細分化レベルを変化に対してGPU上のメモリ・プールを確保する実装を行った。リーフの細分化と合体を繰返すことにより、メモリ・プール中に不使用領域が増え、メモリ使用量の増加とともに連続アドレスでのメモリアクセスがし難くなり、実行性能が低下する。そこで、適当な頻度でGPUメモリをCPUにコピーし、CPUでデフラグ処理を行い再整列されたメモリ内容をGPUで行う処理を加え、大幅な性能向上を達成した。
平成25年9月にスパコンTSUBAME2.0がGPUを交換したことにより性能が向上し、2048×1024×1024の規模の気液二相流と構造物の連成計算を実行することができた。得られた大規模データに対して高品位なレイトレーシング法によりリアルな可視化を行うためにPOV-Ray および NVIDIA iray を用いた可視化を行った。
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| Current Status of Research Progress |
Reason
25年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
25年度が最終年度であるため、記入しない。
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