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Ein integrierter Softwareansatz zur interaktiven Exploration und Steuerung von Strömungssimulationen auf Many-Core-Architekturen

GND
1020638737
Affiliation/Institute
Institut für Rechnergestützte Modellierung im Bauingenieurwesen
Linxweiler, Jan

Traditionell werden numerische Strömungssimulationen in einer zyklischen Sequenz autonomer Teilschritte durchgeführt. Seitens Wissenschaftlern existiert jedoch schon lange der Wunsch nach mehr Interaktion mit laufenden Simulationen. Seit dem maßgeblichen Report der National Science Foundation im Jahre 1987 wurden daher neue Formen der wissenschaftlichen Visualisierung entwickelt, die sich grundlegend von den traditionellen Verfahren unterscheiden. Insbesondere hat der sogenannte Computational Steering-Ansatz reges Interesse bewirkt. Damals wie heute ist die Anwendung des Verfahrens jedoch eher die Ausnahme denn die Regel. Ursächlich dafür sind zu großen Teilen Komplexität und Restriktionen traditioneller Hochleistungssysteme. Im Rahmen dieser Arbeit wird daher als Alternative zu dem traditionellen Vorgehen die immense Leistungsfähigkeit moderner Grafikkartengenerationen für die Berechnungen herangezogen. Das sogenannte GPGPU-Computing eignet sich insbesondere für die Anwendung der Lattice-Boltzmann-Methode im Bereich numerischer Strömungssimulationen. Auf Grundlage des LBM-Verfahrens wird im Rahmen dieser Arbeit prototypisch eine interaktive Simulationsumgebung basierend auf dem Computational Steering-Paradigma entwickelt, das alle Prozesse zur Lösung von Strömungsproblemen innerhalb einer einzelnen Anwendung integriert. Durch die Konvergenz der hohen massiv parallelen Rechenleistung der GPUs und der Interaktionsfähigkeiten in einer einzelnen Anwendung kann eine erhebliche Steigerung der Anwendungsqualität erzielt werden. Dabei ist es durch Einsatz mehrerer GPUs möglich, dreidimensionale Strömungsprobleme mit praxisrelevanter Problemgröße zu berechnen und gleichzeitig eine interaktive Manipulation und Exploration des Strömungsgebiets zur Laufzeit zu ermöglichen. Dabei ist der erforderliche finanzielle Aufwand verglichen mit traditionellen massiv parallelen Verfahren verhältnismäßig gering.

Traditionally, computational fluid dynamics is done in a cyclic sequence of independent steps. Howerver it is a long term wish of scientists and engineers to closely interact with their running simulations. Since the influential report of the US National Science Foundation in 1987 new forms of scientific visualization have evolved that are quite different from traditional post-processing. Especially the approach commonly referred to as computational steering has been the subject of widespread interest. Although it is a very powerful paradigm, the use of computational steering is still the exception rather than the rule. The reasons for this are more or less related to the complexity and restrictions of traditional HPC systems. As an alternative to the traditional massively parallel approach, in this thesis the parallel computational power of GPGPUs is used for general purpose applications. The so called GPGPU computing has gained large popularity in the CFD community, especially for its application to the lattice Boltzmann method. Using this technology this work demonstrates a single desktop application integrating a complete interactive CFD simulation environment for reasonable hardware costs. It shows that the convergence of massive parallel computational power and steering environment into a single system significantly improves the usability, application quality and user-friendliness. Using multiple GPUs, the efficiency of this approach allows for CFD simulations in three dimensional space evolving close to real-time even for reasonable grid sizes. Thereby, the simulation can be explored and also adjusted during runtime. The thesis also shows that the responsiveness significantly benefits from avoiding common bandwidth and latency bottlenecks inherent in traditional HPC approaches. Those can be avoided as GPGPU computing does not generally require network communication, which also reduces the complexity of the application.

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