计算气动声学高阶差分格式的GPU并行实现

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1、第42卷第2期2012年3月航空计算技术AeronauticalComputingTechniqueV01．42No．2Mar．2012计算气动声学高阶差分格式的GPU并行实现孟伟超，宋文滨，许尧(上海交通大学航空航天学院，上海200240)摘要：以圆管构型的声传播为分析对象，研究了基于图形处理器GPU的计算气动声学(ComputationalAeroacous-tics，CAA)高阶有限差分算法的并行实现，并与CPU串行及MPI并行实现作了对比分析。首先介绍了管道简化模型的2．5维线化欧拉方程和GPU的编程模式以及调优参考准则，然后给出了相关物理量的空间离散方法的GPU实现。数值实验

2、的结果表明，与CPU串行及MPI并行程序的结果相比，使用GPU的程序实现在达到与MPI并行同样的计算效率时。可以使用更少的计算资源。较之cluster上串行算法，工作站上GPU并行算法在使用不同网格规模的情况下可达到的3倍多的加速比。关键词：GPU；CAA；线化欧拉方程中图分类号：TP31文献标识码：A文章编号：1671．654X(2012)02．0042．05GPUImplementationofHigh—orderFiniteDifferenceforDuctSoundPropagationMENGWei-chao，SONGWen—bin，XUYao(CollegeofAerona

3、uticsandAstronautics，ShanghaiJiadongUniversity，Shanghai200240，China)Abstract：Wepresentanimplementationofhi。gh-orderfinitedifferenceCAAalgorithmsusingGPUforproblemsofsoundradiationfromanunflangedduct．Inthispaper，wefirstlydescribed2．5DLinearizedEulerEquations，theprogrammingmodelsofGPUandtheprincip

4、lesofparalleltuningonGPU．ThenweimplementedthefinitedifferencecalculationonGPU．Numericalexperimentsshowedthat．comparingwitIlserialCPUcodeandparallelMPIcode，theGPUimplementationcallusefewerresourceswhenreachingthesamecomputationefficient．Comparedwithsequentialalgorithmoncluster，usingGPUonworkstati

5、oncangainaspeedupofmorethan3．Keywords：GPU；computationalaeroacoustics；linearizedEulerequations引言噪声水平是民航客机设计的关键指标之一，随着公众环保意识的不断提高，适航规范中对噪声水平要求越来越高。为了满足现有及未来适航要求，大型客机的设计必须关注噪声问题。机体噪声和发动机噪声是两类主要的噪声源，尽管随着发动机技术的发展，大涵道比涡扇发动机的噪声水平已经有了明显改善，但是在起飞阶段，发动机噪声仍然是大型客机的重要噪声源。其中风扇和外涵道所引起的噪声是一个主要部分。计算气动声学(Computati

6、onalAeroacoustics，CAA)是计算流体力学和气动声学结合的一门交叉学科，计算气动声学在20世纪80一90年代之间得到研究人员的重视，并逐渐成为航空声学的研究热点之一，与声学风洞试验相结合，正快速发展成为研究声学问题的重要手段之一。该方法主要是通过求解N—S方程或Euler方程进而获得声场的一些数值解。CAA方法需要更精确捕捉非定常流动和声辐射特性，其压力脉动的幅值要远小于CFD分析所关心的物理量，时间和空间的差分格式通常需要采用高阶精度格式，其计算量之大限制了其在低噪声设计领域的广泛应用。自从科研工作者发现GPU(GraphicsProcessingU—nit)可用来做

7、科学计算以来，人们开展了许多对GPG-PU(General—PurposeComputingonGraphicsProcessingUnits)的研究工作。如今GPU计算已经应用CFD⋯．数值计算[21和数据挖掘"1等领域。国外对计算气动声学的研究在广度和深度上都取得了大量的成果，也开始关注在GPU上的应用H】。相比而言，国内CAA的研究尚处于起步阶段，而基于GPU并行计算的CAA算法也几乎没有。本文研究收稿日期：2012一Ol一06修订日期：