Parallelization of the Lattice-Boltzmann schemes using the task-based method

Autor: Flint, Clément, Bramas, Berenger, Genaud, Stephane, Helluy, Philippe
Přispěvatelé: Laboratoire de Sciences de l'Image, de l'Informatique et de la Télédétection, équipe ICPS (LSIIT / ICPS), Université Louis Pasteur - Strasbourg I-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Compilation pour les Architectures MUlti-coeurS (CAMUS), Inria Nancy - Grand Est, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire des sciences de l'ingénieur, de l'informatique et de l'imagerie (ICube), École Nationale du Génie de l'Eau et de l'Environnement de Strasbourg (ENGEES)-Université de Strasbourg (UNISTRA)-Institut National des Sciences Appliquées - Strasbourg (INSA Strasbourg), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Les Hôpitaux Universitaires de Strasbourg (HUS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Matériaux et Nanosciences Grand-Est (MNGE), Université de Strasbourg (UNISTRA)-Université de Haute-Alsace (UHA) Mulhouse - Colmar (Université de Haute-Alsace (UHA))-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Institut de Chimie du CNRS (INC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Strasbourg (UNISTRA)-Université de Haute-Alsace (UHA) Mulhouse - Colmar (Université de Haute-Alsace (UHA))-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Institut de Chimie du CNRS (INC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Réseau nanophotonique et optique, Université de Strasbourg (UNISTRA)-Université de Haute-Alsace (UHA) Mulhouse - Colmar (Université de Haute-Alsace (UHA))-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Strasbourg (UNISTRA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale du Génie de l'Eau et de l'Environnement de Strasbourg (ENGEES)-Université de Strasbourg (UNISTRA)-Institut National des Sciences Appliquées - Strasbourg (INSA Strasbourg), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Les Hôpitaux Universitaires de Strasbourg (HUS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Matériaux et Nanosciences Grand-Est (MNGE), Université de Strasbourg (UNISTRA)-Université de Haute-Alsace (UHA) Mulhouse - Colmar (Université de Haute-Alsace (UHA))-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Strasbourg (UNISTRA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), TOkamaks and NUmerical Simulations (TONUS), Institut de Recherche Mathématique Avancée (IRMA), Université de Strasbourg (UNISTRA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Strasbourg (UNISTRA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Nancy - Grand Est, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Université de Strasbourg (UNISTRA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Bramas, Bérenger
Jazyk: angličtina
Rok vydání: 2022
Předmět:
Zdroj: COMPAS 2022-Conférence francophone d'informatique en Parallélisme, Architecture et Système
COMPAS 2022-Conférence francophone d'informatique en Parallélisme, Architecture et Système, Jul 2022, Amiens, France
Popis: National audience; The popularization of graphic processing units (GPUs) has led to their extensive use in highperformance numerical simulations. The Lattice Boltzmann Methodology (LBM) is a general framework for constructing efficient numerical fluid simulations. In this scheme, the fluid quantities are approximated on a structured grid. At each time step, a shift-relaxation process is applied, where each kinetic value is shifted to the corresponding direction in the lattice. Thanks to its simplicity, the LBM is subject to many software optimizations. State-of-the-art techniques aim at adapting the LBM scheme to improve the computational throughput on modern processors. Currently, most effort is put into optimizing this process on GPUs, as their architecture is highly suited for this type of computation. A bottleneck of GPU implementations is that the data size of the simulation is limited by the GPU memory. This restricts the number of volume elements and, therefore, the degree of precision one can obtain. In this work, we divide the lattice structure into multiple subsets that can be executed individually. This allows the work to be distributed among different processing units at the cost of increased complexity and memory transfers. But the constraint on GPU memory is relaxed, as the subsets can be made as small as needed. Additionally, we use the task-based approach for parallelizing the application, which allows the computation to be efficiently distributed among multiple processing units.
Databáze: OpenAIRE
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