Application of GPU to computational multiphase fluid dynamics

混相流数値解析へのGPUの適用

永武 拓 ; 功刀 資彰*

Nagatake, Taku; Kunugi, Tomoaki*

GPU(Graphics Processing Unit)はグラフィック処理を担当することにより、CPU(Central Processing Unit)の負荷を軽減するために開発されたマイクロプロセッサである。近年GPGPU(General Purpose GPU)と呼ばれるGPUを用いて一般的な処理や学術計算を行う試みが行われている。GPUを用いるメリットとして、GPUは大量のデータに対して行う処理に優れており、一般的に理論ピーク性能はCPUの数十倍程度と非常に高いことが挙げられる。本研究では界面体積追跡法の一つである混相流数値解析手法MARS(Multi-interfaces Advection and Reconstruction Solver)をGPUに対応させることにより、解析に要するパフォーマンスの向上を図ることを目的としている。MARSは気液界面輸送時の体積・形状保存性に優れており、現在までに種々の混相流熱流動現象に対して高い予測精度を示している。本研究ではMARSをGPUに対応させる際に必要な界面輸送とポアソン方程式について検討し、GPU上で動作するMARSの開発を行った。本研究の結果、GPU上でMARSを起動した場合にはCPU上で起動した場合に比べて計算を60倍ほど高速化できることがわかり、今後の実現に対して高い見通しが得られた。

GPU (Graphics Processing Unit) has been developed for drawing system in computer in order to reduce the CPU (Central Processing Unit) load. The GPU has many processing units and the wide memory bandwidth, because the high performance computing is needed in the graphics processing (ex. 3D video game). Nowadays, the performance of GPU become much higher than that of the CPU, so that the attempt to make use of the GPU for the science calculation and general purpose is performed: This attempt is called "GPGPU" (General Purpose GPU). Now we are developing MARS (Multi-interfaces Advection and Reconstruction Solver) with GPU. The MARS is one of the surface volume tracking methods for multi-phase flows. In this paper, the performance of GPU is compared to the CPU.