GPU加速环境模拟超越超级计算机
曼彻斯特大学博士生Alex Chow开发程序，在图形处理单元（GPU）运行复杂工程和科学模拟。
迄今，高端显卡用于创建逼真视觉和快速游戏体验。但现在，GPU正作为加速复杂模拟的技术涌现，执行多个应用比传统CPU快百倍以上。
终极目标：在显卡而非超级计算机上执行大规模模拟。超算由数百CPU并行连接组成，执行数十亿计算消耗大量电力。且昂贵，仅少数科学家可用。
相反，GPU能效高且比传统超算便宜得多。不需整间房或专用设施。现代显卡紧凑到可装入笔记本。
已执行何种模拟？
Chow开发软件在强大显卡上创建大规模剧烈流体流动模拟。模拟涉及巨大海浪冲击海上风力涡轮机，以更好研究施加在结构上的力（含冲击潜力）。
如何做到？
软件基于开源代码DualSPhysics开发，基于平滑粒子流体动力学（SPH）模型。代码允许复杂模拟（如剧烈流体动力学流动）在GPU运行。可在单设备处理3D科学应用的数百万数据点计算。
对Chow最具挑战部分是并发求解数百万快速变化的数学方程组。
技术细节
不可压缩SPH通过优化弱可压缩SPH代码并集成ViennaCL（开源线性代数库）快速实现压力泊松方程（PPE）执行。
为优化GPU有限内存，在特定间隔为移动粒子创建PPE矩阵。不可压缩SPH压力投影算法在4层级执行。也建立精确稳健边界条件以实现高效并行处理。
DualSPHysics预测-校正时间步在GPU关键重复步骤流程图
研究展示大量验证案例证明技术精度、速度和灵活性。例如，GPU上溃坝模拟比16线程和单线程CPU运行时间快达4.5倍和18倍。
此模拟如何帮助？
英国5%年发电量来自海上风电，未来2年预增至10%，全球增长中。
海洋环境有时极其恶劣暴力，为其开发结构非易事。物理实验极昂贵耗时，或说不切实际。
这些模拟将帮助科学家和工程师在不投资昂贵实验下，就结构设计和工业自由表面流体动力学工程应用做关键步骤和决策。
工业技术