【摘 要】
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直接模拟蒙特卡洛方法（Direct Simulation Monte Carlo,DSMC）是目前求解稀薄气体领域真实气体流动问题的一种强有力的工具。非结构网格作为DSMC方法的一个重要分支,在复杂几何外形的计算网格生成方面具有自动化程度高、生成周期短、分布控制灵活等优点,已被DSMC工程计算广泛采用。然而,随着应用的不断扩展,非结构DSMC求解的问题越来越复杂,对计算与存储量的需求日益增加,开展
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直接模拟蒙特卡洛方法（Direct Simulation Monte Carlo,DSMC）是目前求解稀薄气体领域真实气体流动问题的一种强有力的工具。非结构网格作为DSMC方法的一个重要分支,在复杂几何外形的计算网格生成方面具有自动化程度高、生成周期短、分布控制灵活等优点,已被DSMC工程计算广泛采用。然而,随着应用的不断扩展,非结构DSMC求解的问题越来越复杂,对计算与存储量的需求日益增加,开展高效非结构DSMC大规模并行计算成为必然趋势。本文以一个求解多块非结构流场的DSMC应用为背景,深入分析DSMC求解器中的数据结构、数值方法和计算流程等特点,开展了适配体系架构特征和算法特点的非结构网格DSMC方法的大规模并行计算研究。在适配体系架构特征方面:1)针对同构计算系统,设计了基于对等模式的MPI高效通信方法和MPI+OpenMP两级混合并行算法,讨论了线程调度、核绑定等性能优化策略。2)针对异构计算系统,提出了基于统一内存技术的MPI+OpenACC的混合并行算法,实现了DSMC方法在GPU上的随机数生成算法,减少了GPU内存管理的繁杂性,提高了数据的局部性。在适配算法特点方面,设计并实现了基于分子数加权的动态负载均衡策略,改善了DSMC方法在计算过程中的计算负载不均衡的问题。通过高超声速平板绕流算例验证了并行算法的正确性。采用大规模类X38飞行器进行性能测试,在同构系统上,八千核级的计算规模下MPI+OpenMP混合并行策略相较于MPI策略取得了6.18倍的性能提升,同时,以1024核为基准,六万核混合并行计算的加速比为5.54。在异构系统上,相对于Intel Xeon Gold 6244CPU单核,8张NVIDIA A100加速卡取得了32.04倍的加速比,以单GPU卡为基准,8卡的并行效率达到54%,具有良好的可扩展性。最后,在应用动态负载均衡策略后,DSMC计算时间减少了50%,进一步提升了并行效率。
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