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GPU-CPU混合架构下燃烧室辐射换热求解器的设计与实现

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1绪论

1.1课题研究背景以及意义

1.2国内外研究现状

1.3论文结构安排

1.4本文的主要工作

2辐射传热模型相关研究

2.1辐射换热数值模拟模型

2.2 CUDA编程架构

2.3消息传递接口(MPI)

3辐射换热模拟程序技术路线及总体设计

3.1开发平台

3.2技术路线

3.3技术指标

3.4总体设计

3.5小结

4辐射换热数值模拟的实现

4.1开发环境

4.2网格文件及输入文件格式

4.3单能束射线的追踪

4.4 GPU上的随机数发生器

4.5能束在GPU/CPU异构下的动态负载平衡模式

4.6计算集群的软件部署

4.7小结

5测试

5.1圆柱炉膛壁辐射换热特性模拟

5.2分支优化和访存优化对比测试

5.3并行加速测速

5.4 GPU/CPU混合加速测试

5.5 PBS排队系统测试

5.6小结

6总结与展望

致谢

参考文献

附录A 开发环境及程序结构

网格的数据结构

CK模型的数据结构

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摘要

燃烧室是航空发动机的重要组成部分之一。随着现代计算机技术的快速发展和科学计算数值模拟方法的进步,计算流体力学(CFD)在发动机燃烧室的数值计算方面逐渐扮演着越来越重要的角色。一直以来,燃烧室的设计采用的是实验研究和经验分析相结合的方法,这样需要耗费的时间周期长,而且实验研究的费用非常高。因此,目前采用CFD手段利用数值模拟已经成为发动机设计的一种快速、经济的手段。
  锅炉中的高温气体能量转移,火箭推进器的工作过程中,内燃机和各种高压高温燃烧室中都存在着高温气体的能量转换过程。随着科技的进步,科学家越来越注意到辐射换热相关问题对发动机设计的重要性,因此对高温气体的辐射特性进行研究具有重要的现实意义。
  本文针对燃烧室辐射换热进行研究,基于对开源流体力学计算软件OpenFOAM的学习,采用蒙特卡洛的射线追踪方法,设计出一套适用于高温气体辐射换热高速并行计算的数值计算方法。
  首先,本文基于辐射传热射线追踪理论编写出串行求解程序,该程序实现了辐射传热模拟的基础功能。
  然后,本文通过该串行求解程序,分析辐射射线传输过程中的收敛速度,针对不同工况下的收敛速度,结合GPU/CPU混合平台的硬件架构的特点,采用NVIDIA的CUDA并行计算统一编程架构,通过使用非阻塞式的MPI协议实现“胖计算节点、瘦计算节点”的主从式结构建立起动态的负载平衡模型。通过测试,并行程序实现了10倍以上的计算速度提升。
  在实验室的六台高性能工作站(其中5台配备了Tesla K20c加速卡)的基础上,本文基于Linux系统平台,采用PXE+NFS的方式,对计算集群的文件系统进行了统一的配置,该配置方式极大的简化了集群的配置。
  最后,将编写的计算程序在计算集群上进行验证,对不同规模的辐射换热问题计算进行测试,通过实际的验证表明,辐射换热求解程序可移植性良好,能够解决特定辐射换热求解问题,计算速度能够满足预期的设计要求。计算集群配置简便、伸缩自由,能够满足使用需求。

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