resumenantes
Différences
Cette page vous donne les différences entre la révision choisie et la version actuelle de la page.
|
resumenantes [2013/05/21 15:37] crihan |
resumenantes [2013/05/27 11:24] (Version actuelle) crihan |
||
|---|---|---|---|
| Ligne 14: | Ligne 14: | ||
| * //__Première partie__ (Guillaume Oger)// : La méthode Smoothed Particle Hydrodynamics (SPH) est une méthode particulaire Lagrangienne appliquée notamment à la mécanique des fluides, à la mécanique des structures et à diverses branches de la physique. Le code SPH-flow est développé conjointement par le LHEEA de l'Ecole Centrale de Nantes et l'entreprise HydrOcean. Cet outil est principalement dédié à la modélisation d'écoulements complexes à surface libre ainsi qu'à diverses simulations multi-physiques. Comme c'est le cas pour la plupart des autres méthodes particulaires, SPH est une méthode exigeante en termes de ressources de calcul, et sa parallélisation est inévitable dans le cadre d'applications 3D massives. L'ordre de grandeur des résolutions adoptées dans nos simulations est de plusieurs centaines de millions de particules, impliquant l'utilisation de plusieurs milliers de processeurs en réseau, et donc une parallélisation performante. Cet exposé décrit la stratégie de parallélisation retenue dans notre code SPH ainsi que les performances obtenues sur des cas allant jusqu'à 3 milliards de particules sur 32 768 processeurs en réseau. | * //__Première partie__ (Guillaume Oger)// : La méthode Smoothed Particle Hydrodynamics (SPH) est une méthode particulaire Lagrangienne appliquée notamment à la mécanique des fluides, à la mécanique des structures et à diverses branches de la physique. Le code SPH-flow est développé conjointement par le LHEEA de l'Ecole Centrale de Nantes et l'entreprise HydrOcean. Cet outil est principalement dédié à la modélisation d'écoulements complexes à surface libre ainsi qu'à diverses simulations multi-physiques. Comme c'est le cas pour la plupart des autres méthodes particulaires, SPH est une méthode exigeante en termes de ressources de calcul, et sa parallélisation est inévitable dans le cadre d'applications 3D massives. L'ordre de grandeur des résolutions adoptées dans nos simulations est de plusieurs centaines de millions de particules, impliquant l'utilisation de plusieurs milliers de processeurs en réseau, et donc une parallélisation performante. Cet exposé décrit la stratégie de parallélisation retenue dans notre code SPH ainsi que les performances obtenues sur des cas allant jusqu'à 3 milliards de particules sur 32 768 processeurs en réseau. | ||
| - | * //__Deuxième partie__ (David Guibert)// : | + | * //__Deuxième partie__ (David Guibert)// : Le code SPH-flow présente une bonne scalabilité et efficacité par sa parallélisation MPI. Néanmois les temps de restitution peuvent être pénalisants dans une utilisation industrielle. Dans le cadre d'un projet HPC-PME, nous envisageons de porter le code sur des architectures à mémoire partagée, en particulier les accélérateurs comme les cartes GPGPU ou Xeon PHI. Nous allons présenter quelques points de vigilance et les réflexions préliminaires pour commencer sur de bonnes bases le travail de portage d'un code industriel sur ces nouvelles architectures. |
| {{equip_meso_ecn_ho_final.pdf|Présentation en ligne}} | {{equip_meso_ecn_ho_final.pdf|Présentation en ligne}} | ||
resumenantes.txt · Dernière modification: 2013/05/27 11:24 par crihan
Outils de la Page
