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학술저널
저자정보
한서음 (서울대학교) 정황희 (넥스트폼) 이복직 (서울대학교)
저널정보
한국전산유체공학회 한국전산유체공학회지 한국전산유체공학회지 제26권 제2호
발행연도
2021.6
수록면
1 - 9 (9page)
DOI
10.6112/kscfe.2021.26.2.001

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Two benchmark tests were carried out to analyze the performance of OpenFOAM-based CFD solvers using General-Purpose computing on Graphics Processing Units(GPGPU). In the present study, RapidCFD, which is an implementation of OpenFOAM capable of running most of the functions of OpenFOAM on GPUs, was used to apply GPGPU to OpenFOAM. The numerical simulations of 1) 3D lid-driven cavity incompressible flows and 2) steady flows around a motorbike were conducted on two kinds of CPU, single-GPU, and multi-GPU systems, and the computational times were analyzed. For the test of cavity flows, as the number of cells increased, the performance and the scalability of GPGPU were improved. When the number of cells was 2503, a system with 8-GPUs showed the highest performance with 42 times of speedup over a CPU system. For the test of flows around a motorbike, a system with 8-GPUs showed the highest performance with 20 times of speedup over a CPU system. For both single precision and double precision calculations, the performance improvements using GPGPU were efficient. The results demonstrate that GPGPU would be more efficient than computing on CPUs when computing large-scale flows and practical problems that require massive parallelism.

목차

1. 서론
2. GPGPU 방법론
3. 실험방법론
4. RapidCFD의 정확도 검증
5. 성능 분석
6. 결론
References

참고문헌 (15)

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