Перейти к основному контенту

Тег: OpenCL

Как говорят разработчики, у них самое быстрое и наиболее эффективное с точки зрения использования памяти программное обеспечение для #CFD в постановке решетчатых уравнений Больцмана, работающее на всех #GPU через #OpenCL.

А еще оно открытое и бесплатное. Интересно, как там с физикой дела.

#LBM #FluidX3D #opensource https://github.com/ProjectPhysX/FluidX3D

https://github.com/ProjectPhysX/FluidX3D

#FluidX3D - это программное обеспечение для #CFD моделирования методом решетчатых уравнений Больцмана #LBM.

Решение идет “в реальном времени” благодаря использованию мощностей #GPU через #OpenCL.

В качестве примера работы кода автор предлагает расчет внешней аэродинамики Боинга 747 на числах Рейнольдса Re=50k.  Разрешение модели 912×1824×456, 100k временных шагов, время вычисления+рендеринга 6.5 часов #Nvidia #A100 40GB GPU. https://www.youtube.com/watch?v=zp6tgdN9EBY

https://www.youtube.com/watch?v=zp6tgdN9EBY

OpenSBLI

OpenSBLI - Home opensbli.github.io

OpenSBLI https://opensbli.github.io/

Сегодня в меню у нас #python фреймворк разработанный для моделирования процесса взаимодействия скачка уплотнения с пограничным слоем (#SBLI, Shock-Boundary Layer Interactions) в рамках решения уравнения Навье-Стокса с учетом сжимаемости течения. Фреймворк генерирует на выходе код на языке Си, который уже выполняет расчеты. При этом, получаемый код может быть оптимизирован для исполнения на #GPU с #CUDA или #OpenCL, а также он знает про технологии #MPI и #OpenMP.

Гремучая смесь для тех, кто знает, что делает.

EDEM 2017

EDEM 2017 http://www.edemsimulation.com/blog/simulate-faster-new-edem-gpu-solver/Сохранённая версия

Оригинальная ссылка больше не доступна

Август выдался особенно удачный на новые релизы. #EDEM, один из лидирующих пакетов для моделирования сыпучих сред в #DEM постановке, вышел в новом релизе. Основное нововведение EDEM 2017 - это долгожданная поддержка #GPU, которая наконец появилась в след за #Rocky (не прошло и 2-х дет :-)).

Примечательно, что вместо поддержки #CUDA, разработчики выбрали более универсальный стандарт #OpenCL, что позволит им использовать GPU и математические сопроцессоры не только от #NVIDIA, но и от #AMD и #Intel (#Phi). Обещается ускорение до 10 раз в сравнение с обычными #CPU.