GPU-native adaptive mesh refinement with application to lattice Boltzmann simulations
Notice bibliographique
Résumé
Adaptive Mesh Refinement (AMR) enables efficient computation of flows by providing high resolution in critical regions while allowing for coarsening in areas where fine detail is unnecessary. While early AMR software packages relied solely on CPU parallelization, the widespread adoption of heterogeneous computing systems has led to GPU-accelerated implementations. In these hybrid approaches, simulation data typically resides on the GPU, and mesh management and adaptation occur exclusively on the CPU, necessitating frequent data transfers between them. A more efficient strategy is to adapt and maintain the entire mesh structure exclusively on the GPU, eliminating these transfers. Because of its inherent parallelism, the Lattice Boltzmann Method (LBM) has been widely implemented in hybrid AMR frameworks. This work presents a GPU-native algorithm for AMR using a block-based forest of octrees approach, implemented in both two and three dimensions as open-source C++/CUDA code. The implementation includes a Lattice Boltzmann solver for weakly compressible flow, though the underlying grid refinement procedure is compatible with any solver operating on cell-centered block-based grids. The lid-driven cavity and flow past a square cylinder benchmarks validate the algorithm's effectiveness across multiple velocity sets in both single- and double-precision. Tests conducted on consumer and datacenter-grade GPUs demonstrate its versatility across different hardware platforms. Link to repository: https://github.com/KhodrJ/AGAL .
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».