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基于Python的大规模高性能LBM多相流模拟
基于Python的大规模高性能LBM多相流模拟
作者:
刘舒
徐传福
林玉
王曦
陈世钊
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
格子玻尔兹曼方法
并行计算
性能优化
高性能Python
多相流模拟
摘要:
Python由于具有丰富的第三方库、开发高效等优点,已成为数据科学、智能科学等应用领域最流行的编程语言之一.Python强调了对科学与工程计算的支持,目前已积累了丰富的科学与工程计算库和工具.例如,SciPy和NumPy等数学库提供了高效的多维数组操作及丰富的数值计算功能.以往,Python主要作为脚本语言,起到连接数值模拟前处理、求解器和后处理的"胶水"功能,以提升数值模拟的自动化处理水平.近年来,国外已有学者尝试采用Python代码实现求解计算功能,并在高性能计算机上开展了超大规模并行计算研究,取得了不错的效果.由于自身特点,高效大规模Python数值模拟的实现和性能优化与传统基于C/C++和Fortran的数值模拟等具有很大的不同.文中实现了国际上首个完全基于Python的大规模并行三维格子玻尔兹曼多相流模拟代码PyLBMFlow,探索了Python大规模高性能计算和性能优化方法.首先,利用NumPy多维数组和通用函数设计实现了LBM流场数据结构和典型计算内核,通过一系列性能优化并对LBM边界处理算法进行重构,大幅提升了Python的计算效率,相对于基准实现,优化后的串行性能提升了两个量级.在此基础上,采用三维流场区域分解方法,基于mpi4py和Cython实现了MPI+OpenMP混合并行;在天河二号超级计算机上成功模拟了基于D3Q19离散方法和Shan-Chen BGK碰撞模型的气液两相流,算例规模达百亿网格,并行规模达1024个结点,并行效率超过90%.
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文献信息
篇名
基于Python的大规模高性能LBM多相流模拟
来源期刊
计算机科学
学科
工学
关键词
格子玻尔兹曼方法
并行计算
性能优化
高性能Python
多相流模拟
年,卷(期)
2020,(1)
所属期刊栏目
计算机体系结构
研究方向
页码范围
17-23
页数
7页
分类号
TP391
字数
7114字
语种
中文
DOI
10.11896/jsjkx.190500009
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
徐传福
国防科技大学计算机学院
11
129
5.0
11.0
2
王曦
国防科技大学计算机学院
1
1
1.0
1.0
3
刘舒
国防科技大学计算机学院
1
1
1.0
1.0
4
陈世钊
国防科技大学计算机学院
1
1
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5
林玉
国防科技大学计算机学院
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引证文献(1)
二级引证文献(0)
2020(1)
引证文献(1)
二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
格子玻尔兹曼方法
并行计算
性能优化
高性能Python
多相流模拟
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机科学
主办单位:
重庆西南信息有限公司(原科技部西南信息中心)
出版周期:
月刊
ISSN:
1002-137X
CN:
50-1075/TP
开本:
大16开
出版地:
重庆市渝北区洪湖西路18号
邮发代号:
78-68
创刊时间:
1974
语种:
chi
出版文献量(篇)
18527
总下载数(次)
68
总被引数(次)
150664
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