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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김승래 (서울대학교) 한서음 (서울대학교) 이복직 (서울대학교)
저널정보
한국전산유체공학회 한국전산유체공학회지 한국전산유체공학회지 제27권 제3호
발행연도
2022.9
수록면
111 - 119 (9page)
DOI
10.6112/kscfe.2022.27.3.111

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A two-dimensional compressible flow solver was ported to GPU using OpenACC. The performance of this program was tested in three cases: viscous flow on a flat plate, inviscid transonic flow in a channel with a bump, and inviscid transonic flow around n0012 airfoil. The GPU program running on RTX 3090 showed up to 20 times of speedup compared to the original program using a single core of Ryzen 5950X, and up to 10 times of speedup compared to the program that uses all resources on the CPU. Among the computation steps of the program, implicit residual smoothing was the worst performing step on the GPU. To address this problem, skipping residual smoothing and using the Cyclic Reduction algorithm were tried as alternatives. These approaches improved speedup in almost every case, increasing the maximum speedups to 24 times compared to the single core program and 11 times compared to the 16-core program. The results show that GPU is a suitable tool for accelerating CFD solvers due to its memory bandwidth and parallel computing capability and using OpenACC is a viable method for porting programs to GPU.

목차

1. 서론
2. 기존 프로그램 분석
3. 프로그램 가속 방법
4. 실험 방법
5. 실험 결과
6. 결론
References

참고문헌 (10)

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