Dans cette thèse, nous présentons notre travail de recherche dans le domaine du calcul haute performance en mécanique des fluides. Avec la demande croissante de simulations à haute résolution, il est devenu important de développer des solveurs numériques pouvant tirer parti des architectures récentes comprenant des processeurs multi-cœurs et des accélérateurs. Nous nous proposons dans cette thèse de développer un solveur efficace pour la résolution sur architectures hétérogènes CPU/GPU des équations de Navier-Stokes (NS) relatives aux écoulements 3D de fluides incompressibles.Tout d'abord nous présentons un aperçu de la mécanique des fluides avec les équations de NS pour fluides incompressibles et nous présentons les méthodes numériques existantes. Nous décrivons ensuite le modèle mathématique, et la méthode numérique choisie qui repose sur une technique de prédiction-projection incrémentale.Nous obtenons une distribution équilibrée de la charge de calcul en utilisant une méthode de décomposition de domaines. Une parallélisation à deux niveaux combinée avec de la vectorisation SIMD est utilisée dans notre implémentation pour exploiter au mieux les capacités des machines multi-cœurs. Des expérimentations numériques sur différentes architectures parallèles montrent que notre solveur NS obtient des performances satisfaisantes et un bon passage à l'échelle.Pour améliorer encore la performance de notre solveur NS, nous intégrons le calcul sur GPU pour accélérer les tâches les plus coûteuses en temps de calcul. Le solveur qui en résulte peut être configuré et exécuté sur diverses architectures hétérogènes en spécifiant le nombre de processus MPI, de threads, et de GPUs.Nous incluons également dans ce manuscrit des résultats de simulations numériques pour des benchmarks conçus à partir de cas tests physiques réels. Les résultats obtenus par notre solveur sont comparés avec des résultats de référence. Notre solveur a vocation à être intégré dans une future bibliothèque de mécanique des fluides pour le calcul sur architectures parallèles CPU/GPU. / In this PhD thesis, we present our research in the domain of high performance software for computational fluid dynamics (CFD). With the increasing demand of high-resolution simulations, there is a need of numerical solvers that can fully take advantage of current manycore accelerated parallel architectures. In this thesis we focus more specifically on developing an efficient parallel solver for 3D incompressible Navier-Stokes (NS) equations on heterogeneous CPU/GPU architectures. We first present an overview of the CFD domain along with the NS equations for incompressible fluid flows and existing numerical methods. We describe the mathematical model and the numerical method that we chose, based on an incremental prediction-projection method.A balanced distribution of the computational workload is obtained by using a domain decomposition method. A two-level parallelization combined with SIMD vectorization is used in our implementation to take advantage of the current distributed multicore machines. Numerical experiments on various parallel architectures show that this solver provides satisfying performance and good scalability.In order to further improve the performance of the NS solver, we integrate GPU computing to accelerate the most time-consuming tasks. The resulting solver can be configured for running on various heterogeneous architectures by specifying explicitly the numbers of MPI processes, threads and GPUs. This thesis manuscript also includes simulation results for two benchmarks designed from real physical cases. The computed solutions are compared with existing reference results. The code developed in this work will be the base for a future CFD library for parallel CPU/GPU computations.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2015PA112047 |
| Date | 09 April 2015 |
| Creators | Wang, Yushan |
| Contributors | Paris 11, Baboulin, Marc, Le Maître, Olivier P. |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text, Image, StillImage |
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