单相流动直接数值模拟在GPU上的实现

【作者】 王健； 许明； 陈飞国； 葛蔚； 李静海；

【机构】 中国科学院过程工程研究所多相复杂系统国家重点实验室；

【摘要】 直接数值模拟(Direct Numerical Simulation,DNS)是最根本的计算流体力学(Computational Fluid Dynamics,CFD)方法。该方法无需引入任何简化和近似,但计算量非常可观。在传统的基于中央处理器(Central Processing Unit,CPU)的计算机上,仅能求解Reynolds数较低或几何边界比较简单的湍流问题。而90年代发展起来的图形处理器(Graphic Processing Unit,GPU)的计算能力现已远高于CPU,具有性价比和计算密度高、能耗低等优势。本文基于交错网格的SIMPLE算法,利用CUDA(Compute Unified Device Architecture)技术进行了GPU上的直接数值模拟。将高雷诺数圆柱绕流作为研究实例(见图1),在NVIDIA GTX 295显卡的单个和四个GPU上的计算速度最高可分别达Intel Xeon 5430 CPU之单核的60和190倍,展示了采用GPU实现高精度大规模的复杂流动数值计算的前景。更多还原