基于GPU的多重网格Navier-Stokes解算器并行优化方法研究

摘要

随着工业计算需求的激增,计算流体力学（Computational Fluid Dynamics,CFD）学科对计算效率问题越来越重视。作者基于自行开发的Navier-Stokes解算器,引入多重网格加速收敛算法,并结合NVIDIA GPU计算平台,从数值方法和高性能计算两个方面为CFD实现加速。数值加速算例测试结果表明,基于多重网格算法的GPU解算器相对CPU版本代码双精度可获得45倍以上的加速。