|
ИСТИНА |
Войти в систему Регистрация |
ИПМех РАН |
||
Численное моделирование переноса твёрдых частиц в атмосферном городском пограничном слое с использованием лагранжева подхода: физические задачи и параллельная реализациястатья
Статья опубликована в журнале из списка RSCI Web of Science
Статья опубликована в журнале из перечня ВАК- Авторы: Varentsov Alexander Ivanovich, Imeev Ochir Anatolievich, Glazunov Andrey Vasilievich, Mortikov Evgeniy Valerievich, Stepanenko Viktor Mihajlovich
- Журнал: Труды Института системного программирования РАН (электронный журнал)
- Том: 35
- Номер: 4
- Год издания: 2023
- Первая страница: 145
- Последняя страница: 164
- DOI: 10.15514/ispras-2023-35(4)-8
- Аннотация: Работа представляет результаты развития численной модели лагранжева переноса частиц и применения методов параллельных вычислений для увеличения эффективности программной реализации модели. Модель реализована в виде программного комплекса, позволяющего проводить расчёты переноса и осаждения аэрозольных частиц с учётом свойств частиц и входных данных, описывающих атмосферные условия и геометрию подстилающей поверхности. Описываются динамическое ядро, физические параметризации, численная реализация и алгоритм работы модели. Изначально модель использовалась для вычислительно несложных задач. В данной работе на фоне необходимости применения модели в вычислительно сложных задачах проводится оптимизация последовательной программной реализации модели, а также создание программных реализаций модели с использованием технологий параллельных вычислений OpenMP, MPI, CUDA. Результаты тестирования различных реализаций модели на вычислительной системе с процессором Intel Xeon E5-2697 v3 2.60GHz и графическим процессором Nvidia P100 показывают, что оптимизация наиболее вычислительно сложных блоков в последовательной версии модели позволяет сократить время выполнения на 27%, в то же время использование технологий параллельных вычислений позволяет добиться ускорения на несколько порядков. Применение OpenMP в динамическом блоке модели привело к ускорению работы блока до 4 раз, применение MPI – до 8 раз, применение CUDA – до 16 раз при прочих равных условиях. Предложены рекомендации по выбору технологии параллельного вычисления в зависимости от свойств вычислительной системы.
- Добавил в систему: Варенцов Александр Иванович