Elements: AMR-H: Adaptive multi-resolution high-order solver for multiphase compressible flows on heterogeneous platforms
要素:AMR-H:异构平台上多相可压缩流的自适应多分辨率高阶求解器
基本信息
- 批准号:2103509
- 负责人:
- 金额:$ 60万
- 依托单位:
- 依托单位国家:美国
- 项目类别:Standard Grant
- 财政年份:2021
- 资助国家:美国
- 起止时间:2021-09-01 至 2024-08-31
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
In the past decades, computational research has enabled high-fidelity simulations of complex fluid dynamics problems. However, the new generation of high performance computing architectures present significant challenges in portability and, more importantly, parallel performance of complex science application software. This work develops a multi-purpose computational fluid dynamics solver for high-fidelity high-order adaptive resolution simulations. It leverages the state-of-the-art high performance programming models, Legion and Kokkos, which guarantees the performance portability on various existing and upcoming high performance computing platforms. Additionally, it integrates the commonly used numerical and physical modules, with an easy-to-use programming interface for users. As a significant benefit, the researchers can maintain their focus on physical modeling and not require a deep understanding of code design for new high-performance hardware. The educational and community outreach elements of the project will develop a growing community of computational scientists and engineers who are educated to exploit the power of task-level parallelism and enable a new era in high-fidelity computational science.This project develops a general computational framework combining high-order, high accuracy, solution-adaptive discretizations of partial differential equations (with emphasis on flows of non-ideal fluids) tailored to the physics they represent. The discretization is optimized for high resolving efficiency, allows optimal use of the computational degrees of freedom and high utilization of the computer resources due to its high arithmetic intensity and data locality. Adaptive mesh refinement in combination with high-order multi-resolution compact scheme allows for easy pre-processing and meshing for complex-geometry problems. Co-designing the numerical framework with new developments in the Legion framework would allow for automated, optimized runtime scheduling of tasks involving computational kernels and data movement across memory hierarchies. This, combined with efficient leveraging of Kokkos, would free the computational scientist/engineer from hardware specific programming models and allow exascale computations on heterogeneous computers. It will enable first of its kind simulations of compressible multiphase flow phenomena in turbulent flow regimes for retrograde fluids on exascale platforms.This award reflects NSF's statutory mission and has been deemed worthy of support through evaluation using the Foundation's intellectual merit and broader impacts review criteria.
在过去的几十年里,计算研究已经使复杂流体动力学问题的高保真模拟成为可能。然而,新一代高性能计算架构在可移植性方面提出了重大挑战,更重要的是,复杂科学应用软件的并行性能。本工作开发了一种用于高保真高阶自适应分辨率模拟的多用途计算流体动力学求解器。它利用了最先进的高性能编程模型,军团和Kokkos,这保证了在各种现有和即将推出的高性能计算平台上的性能可移植性。此外,它还集成了常用的数值和物理模块,并为用户提供了一个易于使用的编程界面。作为一个显著的好处,研究人员可以将他们的注意力集中在物理建模上,而不需要深入了解新的高性能硬件的代码设计。该项目的教育和社区外展元素将发展一个不断壮大的计算科学家和工程师社区,他们受过教育,可以利用任务级并行的力量,开创高保真计算科学的新时代。该项目开发了一个通用的计算框架,结合了高阶、高精度、解自适应的偏微分方程离散化(重点是非理想流体的流动),根据它们所代表的物理特性进行了定制。离散化优化了高分辨效率,由于其高算术强度和数据局部性,使计算自由度得到最佳利用和计算机资源的高利用率。自适应网格细化与高阶多分辨率紧凑方案相结合,可以轻松预处理和网格划分复杂的几何问题。与军团框架的新发展共同设计数字框架将允许自动、优化的任务运行时调度,包括计算内核和跨内存层次的数据移动。这与Kokkos的有效利用相结合,将使计算科学家/工程师从特定于硬件的编程模型中解放出来,并允许在异构计算机上进行百亿亿次计算。它将首次实现在百亿亿次平台上逆行流体湍流状态下可压缩多相流现象的模拟。该奖项反映了美国国家科学基金会的法定使命,并通过使用基金会的知识价值和更广泛的影响审查标准进行评估,被认为值得支持。
项目成果
期刊论文数量(2)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Conservative and Robust Compact Finite Difference Approach for Simulations of Dense Gas Flows
用于模拟稠密气流的保守且鲁棒的紧致有限差分法
- DOI:
- 发表时间:2023
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Song, Hang;Ghate, Aditya S.;Dai, Steven' Chandra;Lele, Sanjiva K.
- 通讯作者:Lele, Sanjiva K.
Scalable parallel linear solver for compact banded systems on heterogeneous architectures
适用于异构架构上紧凑带状系统的可扩展并行线性求解器
- DOI:10.1016/j.jcp.2022.111443
- 发表时间:2022
- 期刊:
- 影响因子:4.1
- 作者:Song, Hang;Matsuno, Kristen V.;West, Jacob R.;Subramaniam, Akshay;Ghate, Aditya S.;Lele, Sanjiva K.
- 通讯作者:Lele, Sanjiva K.
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