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학술대회자료
저자정보
남재욱 (연세대학교) 이창훈 (연세대학교)
저널정보
대한기계학회 대한기계학회 춘추학술대회 대한기계학회 2018년도 학술대회
발행연도
2018.12
수록면
395 - 398 (4page)

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In CFD, tremendous computation time for big problem like DNS having many mesh is always troublesome. To solve this problem, there are many strategy like OpenMP parallelization, MPI parallelization or OpenMP-MPI Hybrid. But, these method is restricted by CPU specification. To get big speed up, we need CPU which has hundreds of core, which is very unrealistic condition for general user. However, GPU has optimized structure for parallel processing. In case of general GPU like Geforce GTX 1080, it has thousands of core. In this research, I’d like to see the possibility of GPU parallelization for scientific computing.
#3D Turbulent Channel(3차원 난류채널) #LES(대와류모사) #3 step R.K(3차 룬게-쿠타방법) #FDM(유한차분법) #GPU Parallelization(GPU 병렬화)

목차

Abstract
1. 서론
2. 계산모델 설정 & 수치해석 기법
3. Solving process & 병렬화 가능성
4. 결과
5. 결론
참고문헌

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