Las simulaciones ambientales aceleradas por GPU superan a las supercomputadoras

• Un estudiante de doctorado desarrolla una tecnología de juegos que ejecuta simulaciones complejas en una GPU. 
• La simulación implica el choque de olas oceánicas gigantes contra turbinas eólicas marinas. 
• Una simulación de rotura de presa en una GPU se ejecutó hasta 4,5 veces más rápido que los tiempos de ejecución de una CPU de 16 subprocesos.

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

Hasta ahora, las tarjetas gráficas de alta gama se utilizan para crear imágenes realistas y juegos rápidos para PC, portátiles y consolas de juegos. Pero ahora, las GPU están surgiendo como una tecnología para acelerar simulaciones complejas, ejecutando varias aplicaciones más de cien veces más rápido que las CPU tradicionales.

El objetivo final es realizar simulaciones a gran escala en tarjetas gráficas en lugar de en supercomputadoras. Dado que la supercomputadora consta de cientos de CPU conectadas en paralelo, consumen mucha energía mientras realizan miles de millones de cálculos. Además, son muy caros 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 ni una instalación exclusiva. De hecho, las tarjetas gráficas modernas son lo suficientemente compactas como para caber en una computadora portátil.

¿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 potentes tarjetas gráficas. La simulación implica el choque de olas oceánicas gigantes contra turbinas eólicas marinas, para examinar mejor las fuerzas (incluido el potencial de impacto) ejercidas sobre las estructuras.

¿Cómo lo hizo?

El software se desarrolla utilizando un código de fuente abierta, llamado DualSPhysics, que se basa en un modelo de hidrodinámica de partículas suaves (SPH). El código permite que la simulación compleja (como flujos hidrodinámicos violentos) se ejecute en una GPU. Puede manejar el cálculo 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 simultáneamente 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 comprimible e integrándolo con ViennaCL (biblioteca de álgebra lineal de código abierto) para una implementación rápida de la ecuación de presión de Poisson (PPE).

Se crea una matriz PPE para mover partículas a intervalos específicos, con el fin de 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 límite precisa y sólida para un procesamiento paralelo eficiente.

Diagrama de flujo de pasos clave repetidos en el paso de tiempo DualSPHysics Predictor–Corrector en una GPU

En esta investigación se muestran numerosos casos de validación para demostrar la precisión, velocidad y flexibilidad de la tecnología. Por ejemplo, una simulación de rotura de presa en una GPU se ejecutó hasta 4,5 veces y 18 veces más rápido que los tiempos de ejecución de una CPU de 16 subprocesos y de un solo subproceso, respectivamente.

¿Cómo puede ayudar esta simulación?

El Reino Unido produce el 5 por ciento de la energía eléctrica anual a partir de energía eólica marina, que se espera que crezca al 10 por ciento en los próximos dos 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 una tarea fácil. Los experimentos físicos en estos entornos serían muy costosos y consumirían mucho tiempo, o se podría decir que no son prácticos.

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Estas simulaciones ayudarán a los científicos e ingenieros a tomar medidas y decisiones cruciales sobre el diseño de la estructura y las aplicaciones industriales de ingeniería hidrodinámica de superficie libre, sin invertir en experimentos costosos.