GPUを用いた流体解析の研究開発
JAXAスーパーコンピュータシステム利用成果報告(2022年2月～2023年1月)
報告書番号: R22JDA201G24
利用分野: 航空技術
- 責任者: 青山剛史, 航空技術部門 航空機ライフサイクルイノベーションハブ
- 問い合せ先: サンシカアンドレア(sansica.andrea@jaxa.jp)
- メンバ: ラッシャー デービッド, Andrea Sansica, Paul Zehner
事業概要
GPUを用いてFaSTARとOpenSBLIの計算高速化の評価をして, バフェットの解析を行う.
参照URL
「数値解析技術の研究 | 基盤技術の研究（fundamental research） | JAXA航空技術部門」参照.
JAXAスーパーコンピュータを使用する理由と利点
CFDソルバー の GPU バージョンを開発するには, JSS3 で利用可能な GPU ノードを使用してコードを検証し, 大規模なシミュレーションを実行できる.
今年度の成果
FaSTAR-GPUについて:FaSTARのGPUでOpenACCによる高速化と最適化. ログカーネルのバックグラウンドで非同期実行(図1). そのままで実行の加速は15-21%アップになりました, メモリーオーバヘッドは4-8%アップになりました. コードのムルチGPU版の変化(図2). FaSTARのストロングスケーリングは他のムルチGPU版ソルバーより同じになりました, ウィークスケーリングは良好になりました.
OpenSBLIについて:JSSのTOKI-RURIのGPUノードでOpenSBLIを開発して, マルチブロックの高忠実度の高速バフェット解析をできた. OpenSBLIの検証をして, 3次元の高速バフェットDirect Numerical Simulationsを(ビデオ1)行われた. RANSで使う乱流Prantdl数のスケーリングのために, 高忠実度のチャネル流も実行された(図3).
図1: カネール実行のタイムライン. NASA CRM計算より(1100万セル).
図2: ムルチGPU版実行のストロングとウィークスケーリング効率. NASA CRM計算より(300万-4600万セル).
図3: 高忠実度のチャネル流:乱流Prantdl数のスケーリングのthermal wall境界条件の依存性調査.
図4(ビデオ1): JSS3 TOKI-RURI GPUノードで, NASA-CRM 翼のために, 遷音速バフェット OpenSBLIのシミュレーション.
成果の公表
なし
JSS利用状況
計算情報
- プロセス並列手法: GPU
- スレッド並列手法: 非該当
- プロセス並列数: 128
- 1ケースあたりの経過時間: 100 時間
JSS3利用量
総資源に占める利用割合※1(%): 0.68
内訳
JSS3のシステム構成や主要な仕様は、JSS3のシステム構成をご覧下さい。
| 計算システム名 | CPU利用量(コア・時) | 資源の利用割合※2(%) |
|---|---|---|
| TOKI-SORA | 126682.01 | 0.01 |
| TOKI-ST | 290.13 | 0.00 |
| TOKI-GP | 1222048.04 | 51.98 |
| TOKI-XM | 0.00 | 0.00 |
| TOKI-LM | 0.00 | 0.00 |
| TOKI-TST | 0.00 | 0.00 |
| TOKI-TGP | 0.00 | 0.00 |
| TOKI-TLM | 0.00 | 0.00 |
| ファイルシステム名 | ストレージ割当量(GiB) | 資源の利用割合※2(%) |
|---|---|---|
| /home | 128.67 | 0.12 |
| /data及び/data2 | 20500.00 | 0.16 |
| /ssd | 3433.33 | 0.48 |
| アーカイバシステム名 | 利用量(TiB) | 資源の利用割合※2(%) | J-SPACE | 4.11 | 0.02 |
|---|
※1 総資源に占める利用割合：3つの資源(計算, ファイルシステム, アーカイバ)の利用割合の加重平均.
※2 資源の利用割合：対象資源一年間の総利用量に対する利用割合.
ISV利用量
| 利用量(時) | 資源の利用割合※2(%) | |
|---|---|---|
| ISVソフトウェア(合計) | 16.99 | 0.01 |
※2 資源の利用割合：対象資源一年間の総利用量に対する利用割合.
JAXAスーパーコンピュータシステム利用成果報告(2022年2月～2023年1月)