Simulaciones Ambientales Aceleradas por GPU Superan a Supercomputadoras

• Un estudiante de doctorado desarrolla tecnología de gaming que ejecuta simulaciones complejas en una GPU.
• La simulación implica estrellar olas gigantes del océano contra turbinas eólicas marinas.
• Una simulación de rotura de presa en GPU corrió hasta 4.5 veces más rápido que tiempos de CPU de 16 hilos.

Alex Chow, que está cursando doctorado en la Universidad de Manchester, ha construido un programa para realizar simulaciones complejas de ingeniería y ciencia en unidades de procesamiento gráfico (GPU).

Hasta ahora, las tarjetas gráficas de alta gama se usan para crear visuales realistas y juego rápido para PCs, laptops y consolas de juegos. Pero ahora, las GPU están emergiendo como tecnología para acelerar simulaciones complejas, ejecutando varias aplicaciones más de cien veces más rápido que CPUs tradicionales.

El objetivo final es realizar simulaciones a gran escala en tarjetas gráficas en lugar de supercomputadora. Dado que la supercomputadora consiste en cientos de CPUs conectados en paralelo, consumen mucha energía mientras realizan miles de millones de cálculos. Además, son muy costosas y están disponibles para un pequeño número de científicos e investigadores.

Por otro lado, las GPU son energéticamente eficientes y mucho más baratas que las supercomputadoras convencionales. No necesitan una habitación completa o instalación exclusiva. De hecho, las tarjetas gráficas modernas son lo suficientemente compactas para caber en una laptop.

¿Qué Simulación Se Ha Realizado Hasta Ahora?

Chow ha desarrollado un software que puede crear simulaciones a gran escala de flujos de fluidos violentos en tarjetas gráficas potentes. La simulación implica estrellar olas gigantes del océano contra turbinas eólicas marinas, para examinar mejor las fuerzas (incluyendo el potencial de impacto) ejercidas sobre las estructuras.



¿Cómo Lo Hizo?

El software se desarrolló usando un código de código abierto, llamado DualSPhysics, que se basa en un modelo de hidrodinámica de partículas suavizadas (SPH). El código permite que la simulación compleja (como flujos hidrodinámicos violentos) se ejecute en una GPU. Puede manejar cómputo de millones de puntos de datos para aplicaciones científicas 3D en un solo dispositivo.

Para Chow, la parte más desafiante fue resolver sistemas matemáticos de millones de ecuaciones concurrentemente que cambian rápidamente a lo largo de una simulación.

Referencia: ScienceDirect | doi:10.1016/j.cpc.2018.01.005 | Universidad de Manchester

Detalles Técnicos

El SPH incompresible se ejecuta optimizando el código SPH débilmente compresible e integrándolo con ViennaCL (biblioteca de álgebra lineal de código abierto) para implementación rápida de la ecuación de Poisson de presión (PPE).

Se crea una matriz PPE para partículas en movimiento en intervalos específicos, para optimizar la memoria limitada de la GPU. El algoritmo de proyección de presión SPH incompresible se ejecuta en 4 niveles diferentes. Además, se establece una condición de contorno precisa y robusta para procesamiento paralelo eficiente.

Diagrama de flujo de pasos clave repetidos en DualSPHysics Predictor–Corrector timestep en una GPU

Numerosos casos de validación se muestran en esta investigación para demostrar la precisión, velocidad y flexibilidad de la tecnología. Por ejemplo, una simulación de rotura de presa en una GPU corrió hasta 4.5 veces y 18 veces más rápido que tiempos de CPU de 16 hilos e hilo único, respectivamente.

¿Cómo Puede Ayudar Esta Simulación?

El Reino Unido produce el 5 por ciento de la energía eléctrica anual de parques eólicos marinos, lo que se espera que crezca al 10 por ciento en los próximos 2 años, y está creciendo en todo el mundo.

A veces el entorno oceánico es extremadamente duro y violento, por lo que desarrollar estructuras para ellos no es un trabajo fácil. Los experimentos físicos en estos entornos serían muy costosos y consumirían mucho tiempo, o se puede decir que no es práctico.

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Estas simulaciones ayudarán a científicos e ingenieros a tomar pasos y decisiones cruciales sobre el diseño de estructuras y aplicaciones de ingeniería hidrodinámica de superficie libre industrial, sin invertir en experimentos costosos.