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A Distributed Lattice Boltzmann-based Flow Simulator

机译:基于分布式格子波尔兹曼的流量模拟器

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摘要

The use of Lattice Boltzmann (LB) methods is interesting to describe flows through complex geometries encountered in Chemical Engineering (porous media, packed beds, multi phase flows). However, flow simulations based on LB methods can require big amounts of memory. It is not always possible to run a simulation on a single machine. Distributed computing is a solution to this problem and also accelerates the execution of the flow simulation. In the context of dynamic heterogeneous clusters, the available machines can have different computational powers. The computational power of each machine can vary during a flow simulation (because of background load). Also, the number of available machines can change. These characteristics impose the use of special technics. Dynamic Load Balancing allows the optimal use of available machines. A fault occurs when one or several machines interrupt the execution of the distributed software component they were executing. Checkpointing makes the system fault tolerant. In order to obtain a scalable software and to suppress single points of failure, a special effort is made to decentralize as much as possible the software components of the simulator. Currently, fluid flows of 400³ points (more than 9 GBytes of data) are simulated using an heterogeneous cluster of 54 machines.
机译:莱迪思玻尔兹曼(LB)方法的使用对于描述化学工程中遇到的复杂几何形状(多孔介质,填充床,多相流)的流动很有意思。但是,基于LB方法的流模拟可能需要大量内存。并非总是可以在一台机器上运行仿真。分布式计算是解决此问题的一种方法,它还可以加快流程模拟的执行速度。在动态异构集群的情况下,可用的机器可以具有不同的计算能力。在流仿真期间(由于背景负荷),每台机器的计算能力可能会有所不同。而且,可用机器的数量可以更改。这些特征强加了特殊技术的使用。动态负载平衡可最佳利用可用计算机。当一台或多台机器中断正在执行的分布式软件组件的执行时,就会发生故障。检查点使系统具有容错能力。为了获得可扩展的软件并抑制单点故障,需要做出特殊的努力来尽可能分散模拟器的软件组件。目前,使用54台机器的异构集群模拟了400³点(超过9 GB的数据)的流体流动。

著录项

  • 作者

    Dethier, Gérard;

  • 作者单位
  • 年度 2009
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 en
  • 中图分类

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