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論文

流体抗力を低減するための随伴変数法による形状最適化とそのITBLへの適用

篠原 主勲; 奥田 洋司*; 伊東 聰*; 中島 憲宏; 井田 真人

計算工学講演会論文集, 10(2), p.629 - 632, 2005/05

体積一定の制約条件下で圧力抵抗が最低となる最適な形状を構築するため、随伴変数法を定式化し、最急降下法を用いてArmijoの基準に基づく直線探索法の並列化アルゴリズムを構築した。またITBLというグリッド・コンピューティング環境で並列分散処理機能を用いて、効率的に演算処理する方式を提案した。構造の特性,信頼性,コスト性が複雑に絡み合う評価関数,制約条件からなる高負荷の計算が要求されるラグランジュ関数の極値の探索方法を構築した。極値探索で生じる膨大な計算量を、不特定多数のスーパーコンピュータを用いて、ホスト間のデータ通信を削減し、最適な形状更新ベクトルの探索を並列分散処理することで、実時間の計算処理を可能とした。

論文

等方性乱流シミュレーションコードの並列化

佐藤 滋*; 横川 三津夫; 渡辺 正; 蕪木 英雄

計算工学講演会論文集, 1(1), p.97 - 100, 1996/05

並列ベクトル計算機富士通VPP500上で3次元ナビエ・ストークス方程式をスペクトル法を用いて解くプログラムを開発し、等方性一様乱流の計算を行った。計算の際にはエイリアシングエラーを除くために3/2則を適用し、フーリエモード数256$$^{3}$$までの計算を行い、実行時間、スケーラビリティ、並列化効率の評価を行った。計算に使用したプロセッサは16個までで、それぞれ約200$$times$$ガバイトの主記憶を持っている。計算の結果、フーリエモード数が小さい時には良いパフォーマンスとスケーラビリティが得られた。

報告書

等方性乱流コードの並列化

佐藤 滋*; 横川 三津夫; 渡辺 正; 蕪木 英雄

JAERI-Data/Code 96-014, 22 Pages, 1996/03

JAERI-Data-Code-96-014.pdf:0.76MB

ナビエ・ストークス方程式の直接数値シミュレーションの解析の1つとして高レイノルズ数での乱流現象のシミュレーションがあり、この解析には多くの計算時間と大容量の記憶領域が必要とされる。本論文では3次元等方性乱流のシミュレーションを行うために、分散メモリ型並列ベクトル計算機VPP500上でスペクトル法によるプログラムを作成し、実行時間や並列化効率、ロードバランス、スケーラビリティ等の性能の評価を行った結果について述べる。計算にはプロセッサを16個まで使用し、フーリエモード数256$$^{3}$$までの解析を行った。

報告書

非圧縮性NS方程式における圧力方程式の並列解法と評価

市原 潔*; 横川 三津夫; 蕪木 英雄

JAERI-Data/Code 96-012, 43 Pages, 1996/03

JAERI-Data-Code-96-012.pdf:1.26MB

3次元圧縮性ナビエ・ストークス方程式のうち、最も計算時間を要する圧力方程式にDOループ分割による並列化を行った。red-black SOR法による並列化されたプログラムをVPP500およびParagon上で実行した結果、両者ともスケーラビリティの低下がPE数の増加とともに現われる傾向を共通している。その原因は、VPP500の場合は通信時間の増大とベクトル化効率の2つであるのに対し、Paragonの場合は通信時間の増大のみに依存していることが判明した。また、PCG法の不完全LU分解法にred-black SOR法を適用してVPP500上で実行した時は、PE数が1の場合は反復による実行ステップ数の増加にもかかわらず高いベクトル化効率による若干の実行時間短縮が図れる。しかし、PE数が4以上では、ベクトル化効率低下が著しいため、並列化のメリットが現れにくいことが判明した。

論文

Parallelization of a fourier pseudospectral CFD code

横川 三津夫; 渡辺 正; 蕪木 英雄

PERMEAN 95: Proc. of 1995 Int. Workshop on Computer Performance Measurement and Analysis, 0, p.54 - 59, 1995/00

ナビエ・ストークス方程式の直接シミュレーションは、乱流、特にその微細構造を知る上で重要な手法である。高レイノルズ数のシミュレーションには、高速、大容量の計算機が必要である。本論文では、一様等方性乱流を直接シミュレーションするための計算機コードを開発し、そのコードを分散メモリ型ベクトル並列計算機で並列化及び評価をした結果を示す。VPP500での評価の結果、1時間ステップに32プロセッサで2.9秒必要であることが分かった。

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