GPU accelerated Paired Explicit Runge-Kutta methods for high-orderspatial discretizations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: The ability to perform unsteady scale-resolving simulations, such as Large Eddy Simulation (LES) and Direct Numerical Simulation (DNS), relies on accurate, ef?cient, and stable discretizations that are synergistic with modern high-performance computing architectures. In this paper we explore a combination of Graphical Processing Units (GPUs) combined with Paired Explicit Runge-Kutta (P-ERK) temporal discretization for high-order accurate LES/DNS solvers. The P-ERK approach is a fully explicit solver technology that allows different Runge-Kutta schemes with different numbers of active stages to be using in stiff and non-stiff regions of the domain. Results from LES of turbulent ?ow over an SD7003 airfoil demonstrate that speedup factors of 17.76 and 6.05 can be obtained from GPU acceleration and P-ERK, separately. Combining these yields speedup factors up to 112. This represents a signi?cant two order of magnitude reduction in the computational cost of performing LES/DNS. Final qualitative and quantitative results will be provided for a range of test cases in the ?nal presentation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».