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고차 정확도 수치기법의 GPU 계산을 통한 효율적인 압축성 유동 해석
Efficient Computation of Compressible Flow by Higher-order Method Accelerated Using GPU

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Authors
장태규
Advisor
김종암
Major
공과대학 기계항공공학부
Issue Date
2014-08
Publisher
서울대학교 대학원
Keywords
전산유체역학압축성 유동GPU 계산CUDA 프로그래밍고차 정확도 CFD 수치기법다차원 공간 제한기법Computational uid dynamicsCompressible FlowGPU computingCUDA programmingHigher-order CFD methodMulti-dimensional limiting process
Description
학위논문 (석사)-- 서울대학교 대학원 : 기계항공공학부, 2014. 8. 김종암.
Abstract
본 논문에서는 GPU를 이용하여 고차 정확도 수치기법 기반의 압축성 유동 해석을 효율적으로 계산하는 연구에 대해 다루고 있다. 불연속 갤러킨 방법과 correction procedure via reconstruction(CPR) 방법과 같은 고차 정확도 수치기법은 계산의 정밀도를 높이기 위해 격자 내부를 여러 기저함수의 합으로 표현하고 이를 갱신한다. 이로 인해 비정렬 격자계에 대하여 좁은 계산 스텐실로도 임의의 고차 정확도를 얻을 수 있지만, 기존에 널리 사용되던 유한체적법에 비해 격자당 계산량이 크게 증가한다. CPU와 달리 GPU는 수백∼수천 개의 코어(계산 단위)를 가지고 있어 고차 정확도 수치기법 기반의 압축성 유동 해석 알고리즘을 효율적으로 병렬 처리할 수 있고 계산시간을 크게 단축시킬 수 있다. 충격파 부근 유동의 수치 진동을 없애기 위해 다차원 공간 제한기법을 적용했으며, 이 역시 GPU를 이용하여 효율적으로 구현되었다. NVIDIA에서 제공한 CUDA 라이브러리를 이용해 데이터 병렬성이 보장되는 GPU 계산이 가능한 프로그램을 작성하고 GPU의 내부 구조를 고려하여 최적화하였다. 완성된 프로그램으로 GPU 환경에서 다양한 압축성 유동 현상을 해석하고 기존 CPU 환경의 순차 및 병렬 해석 프로그램과 계산시간을 비교하여 효율성을 확인하였다.
The present paper deals with the ecient computation of higher-order CFD methods for compressible ow using graphics processing units(GPU). The higher-order CFD methods, such as discontinuous Galerkin(DG) methods and correction procedure via reconstruction(CPR) methods, can realize arbitrary higher-order accuracy with compact stencil on unstructured mesh. However, they require much more computational costs compared to the widely used-nite volume methods. Graphics processing unit, consisting of hundreds or thousands small cores, is apt to massive parallel computations of compressible ow based on the higher-order CFD methods and can reduce computational time greatly. Higher-order multi-dimensional limiting process(MLP) is applied for the robust control of numerical oscillations around shock discontinuity and implemented eciently on GPU. The program is written and optimized in CUDA library oered from NVIDIA. The whole algorithms are implemented to guarantee accurate and ecient computations for parallel programming on sharedmemory model of GPU. The extensive numerical experiments validates that the GPU successfully accelerates computing compressible ow using higher-order method.
Language
Korean
URI
https://hdl.handle.net/10371/123778
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Appears in Collections:
College of Engineering/Engineering Practice School (공과대학/대학원)Dept. of Mechanical Aerospace Engineering (기계항공공학부)Theses (Master's Degree_기계항공공학부)
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