Győri HPC kutatások és alkalmazások



Hasonló dokumentumok
KÖSZÖNTJÜK HALLGATÓINKAT!

Matematika és Számítástudomány Tanszék

A mikroskálájú modellek turbulencia peremfeltételeiről

SZIMULÁCIÓ ÉS MODELLEZÉS AZ ANSYS ALKALMAZÁSÁVAL

SZAKDOLGOZAT VIRÁG DÁVID

Technikai áttekintés SimDay H. Tóth Zsolt FEA üzletág igazgató

Ejtési teszt modellezése a tervezés fázisában

Párhuzamos programok futásának kiértékelése Scalasca profiler segítségével

Biomechanika előadás: Háromdimenziós véráramlástani szimulációk

GPGPU alapok. GPGPU alapok Grafikus kártyák evolúciója GPU programozás sajátosságai

MEMS eszközök redukált rendű modellezése a Smart Systems Integration mesterképzésben Dr. Ender Ferenc

Folyami hidrodinamikai modellezés

I. A CFD alkalmazási területei Néhány érdekes korábbi CFD projekt

Vizuális adatelemzés - Gyakorlat. Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék

HŐÁTADÁS MODELLEZÉSE

Altair Simulation Academy 2019 SimLab ST

Számítógép-rendszerek fontos jellemzői (Hardver és Szoftver):

HP-SEE projekt eredményei

Gázturbina égő szimulációja CFD segítségével

A CUDA előnyei: - Elszórt memória olvasás (az adatok a memória bármely területéről olvashatóak) PC-Vilag.hu CUDA, a jövő technológiája?!

Készítette: Trosztel Mátyás Konzulens: Hajós Gergely

GPU-Accelerated Collocation Pattern Discovery

Nemlineáris optimalizálási problémák párhuzamos megoldása grafikus processzorok felhasználásával

Hozzáférés a HPC-hez, kezdő lépések (előadás és demó)

Numerikus szimuláció a városklíma vizsgálatokban

Projektfeladatok 2014, tavaszi félév

BIG DATA ÉS GÉPI TANULÁS KÖRNYEZET AZ MTA CLOUD-ON KACSUK PÉTER, NAGY ENIKŐ, PINTYE ISTVÁN, HAJNAL ÁKOS, LOVAS RÓBERT

Takács Árpád K+F irányok

Számítógéppel segített tervezés oktatása BME Gép- és Terméktervezés Tanszékén. Dr. Körtélyesi Gábor Farkas Zsolt BME Gép és Terméktervezés Tanszék

Videókártya - CUDA kompatibilitás: CUDA weboldal: Példaterületek:

Overset mesh módszer alkalmazása ANSYS Fluent-ben

Szívókönyökök veszteségeinek és sebességprofiljainak vizsgálata CFD szimuláció segítségével

HÍDTARTÓK ELLENÁLLÁSTÉNYEZŐJE

Előszó.. Bevezetés. 1. A fizikai megismerés alapjai Tér is idő. Hosszúság- és időmérés.

Termékéletciklus-kezelésen alapuló számítógépes tervezés

Artériás véráramlások modellezése

Artériás véráramlások modellezése

3 Technology Ltd Budapest, XI. Hengermalom 14 3/ Végeselem alkalmazások a tűzvédelmi tervezésben

Molekuláris dinamika I. 10. előadás

Ipari és kutatási területek Dr. Veress Árpád,

Csoportos üzenetszórás optimalizálása klaszter rendszerekben

Differenciálegyenletek numerikus integrálása április 9.

AliROOT szimulációk GPU alapokon

MISKAM gyakorlat december 4. Beadandó az Áramlások modellezése környezetvédelemben c. tantárgyhoz. Titkay Dóra - CBAGKH

Formula 1-es első szárny tervezésee TDK Dolgozat

LÉGKÖRI SZENNYEZŐANYAG- TERJEDÉSI MODELLEK FEJLESZTÉSE

Felületi feszültség: cseppfolyós-gáz határfelületen a vonzerő kiegyensúlyozatlan: rugalmas hártyaként viselkedik.

2. Szimulációs Workshop

Elektromágneses rendszerek modellezése és tervezése

Gyalogos elütések szimulációs vizsgálata

FANUC Robotics Roboguide

ANSYS ACT. Hatékonyság növelés testreszabással. Farkas Dániel econ Engineering Kft. Budapest, 21/04/2016

Fluid-structure interaction (FSI)

Molekuláris dinamika. 10. előadás

Belsőégésű motor hengerfej geometriai érzékenység-vizsgálata Geometriai építőelemek változtatásának hatása a hengerfej szilárdsági viselkedésére

Alkalmazott Informatikai Intézeti Tanszék MŰSZAKI INFORMATIKA Dr.Dudás László 0. A Wolfram Alpha tudásgép.

Dr. habil. Maróti György

Rőczei Gábor Szeged, Networkshop

NIIFI HPC Szolgáltatás

Az NIIF új szuperszámítógép infrastruktúrája Új lehet!ségek a kutatói hálózatban Debreceni Egyetem

Magas szintű optimalizálás

Robotok inverz geometriája

Miért van szükség szuperszámítógépre?

SZENZORFÚZIÓS ELJÁRÁSOK KIDOLGOZÁSA AUTONÓM JÁRMŰVEK PÁLYAKÖVETÉSÉRE ÉS IRÁNYÍTÁSÁRA

Keresés képi jellemzők alapján. Dr. Balázs Péter SZTE, Képfeldolgozás és Számítógépes Grafika Tanszék

Altair Simulation Academy 2019 solidthinking Inspire

Kerékagymotoros Formula Student versenyautó menetdinamikai szimulációja

Mátrixhatvány-vektor szorzatok hatékony számítása

alkalmazásfejlesztő környezete

Kapcsolt aeroakusztika számítások

KeyShot alapjai. együttműködő plm megoldások. graphit Kft Budapest, Medve u

Új tehetséggondozó programok és kutatások

OpenCL - The open standard for parallel programming of heterogeneous systems

efocus Content management, cikkírás referencia

Áramlásszimulációk a víz- és szennyvíztechnológia témakörében

Végeselemes analízisen alapuló méretezési elvek az Eurocode 3 alapján. Dr. Dunai László egyetemi tanár BME, Hidak és Szerkezetek Tanszéke

FRÖCCSÖNTÉS SZIMULÁCIÓ A SZERKEZETI ANALÍZIS SZOLGÁLATÁBAN

KUTATÁSOK INFORMATIKAI TÁMOGATÁSA. Dr. Szénási Sándor

Altair HyperWorks. Beczkay Jenő

Az NIIF új szuperszámítógép infrastruktúrája Új lehetőségek a kutatói hálózatban

SAT probléma kielégíthetőségének vizsgálata. masszív parallel. mesterséges neurális hálózat alkalmazásával

Konjugált gradiens módszer

Az MTA Cloud a tudományos alkalmazások támogatására. Kacsuk Péter MTA SZTAKI

GPU alkalmazása az ALICE eseménygenerátorában

EFOP DISZRUPTÍV TECHNOLÓGIÁK KUTATÁS-FEJLESZTÉSE AZ E-MOBILITY TERÜLETÉN ÉS INTEGRÁLÁSUK A MÉRNÖKKÉPZÉSBE

Korszerű mérési és irányítási módszerek városi közúti közlekedési hálózatban

6. TURBULENS MODELLEZÉS A CFD-BEN

Számítógépes képelemzés 7. előadás. Dr. Balázs Péter SZTE, Képfeldolgozás és Számítógépes Grafika Tanszék

Számítógépes plazmafizika: szuper-részecskéktől a hiper-diffúzióig

Tartószerkezet-rekonstrukciós Szakmérnöki Képzés

III.6. MAP REDUCE ELVŰ ELOSZTOTT FELDOLGOZÁSI ALGORITMUSOK ÉS TESZTKÖRNYEZET KIDOLGOZÁSA ADATBÁNYÁSZATI FELADATOK VÉGREHAJTÁSÁHOZ

A CFD elemzés minőségéről és megbízhatóságáról. Modell fejlesztési folyamata. A közelítési rendszer. Dr. Kristóf Gergely Október 11.

Deep Learning a gyakorlatban Python és LUA alapon Tanítás: alap tippek és trükkök

KOMPOZITLEMEZ ORTOTRÓP

Lineáris algebra numerikus módszerei

Valósidejű helikális cone-beam CT rekonstrukció a Mediso NanoPET/CT R készülékben

Nagy pontosságú 3D szkenner

3D számítógépes geometria és alakzatrekonstrukció

Gépészeti rendszertechnika (NGB_KV002_1)

Számítógéppel segített folyamatmodellezés p. 1/20

Átírás:

Győri HPC kutatások és alkalmazások dr. Horváth Zoltán dr. Környei László Fülep Dávid Széchenyi István Egyetem Matema5ka és Számítástudomány Tanszék 1

HPC szimulációk az iparban Feladat: Rába- futómű terhelés hatására történő alakváltozásának kiszámítása számítógépes szimulációval Megoldás: Munkaállomáson: 7 óra Egyetem szuperszámítógépen 4 magon: 111 perc 8 magon: 73 perc 48 magon: 29 perc 2

Kereskedelmi és egyedi fejlesztésű szo[verek HPC környezetben Kereskedelmi szo[verek o Szimuláció o SIMULIA Abaqus o Ansys Fluent o NX Nastran o Egyéb o Matlab o Maple Egyedi fejlesztésű szo[ver o PARMOD szimulációs környezet o PARMOD- Nastran csatolás Szabad felhasználású szo[verek o PetSC, OpenFOAM 3

A Fluent teljesítménye párhuzamos fugatások esetén Speedup from 8 cores 6 5 4 3 2 1 1.00 2.05 1.78 1.42 1.32 4.02 3.07 2.16 1.79 5.23 5.01 2.70 2.07 E3 lendkerék terhelés E6 hengerfejcsavar meghúzás S2A mélyhúzás 0 8 16 32 64 Number of cores S4D koncentrikus gömbök 4

A Fluent egy alkalmazása: Faelgázosító kazán hő és áramlástani szimulációja Valódi kazán modellje: Hőközlés, hőátadás, áramlás szimulációja k- ε turbulencia modellel, 2,5 millió cella Szo[verek: Autodest Inventor, Altair Hypermesh, Tgrid (előkészítés), Ansys fluent (szimuláció) 5

PARMOD (PARalell MODellező) a kutatócsoport egyedi fejlesztésű szimulációs keretrendszere Keretrendszer fizikai szimulációk implementálására C++ és Python nyelven Elsősorban CFD szimulációkra fejleszteg Technológiák és könyvtárak: MPI, OpenMP, CUDA PetSC, ParMETIS, Boost Támogatog geometriák: 2D és 3D hálók Általános poliéder és speciális hálók Importálás NASTRAN formátumból Konfigurációk, VTK megjelenítés, mentés/visszatöltés támogatása 6

Szimulációk PARMOD- ban: Navier- stokes egyenletek megoldása o Többkomponensű gáz áramlási szimulációja o Turbulenciás k- ε Navier- Stokes modellben o Implementálás spektrális differenciák (SD) módszerével o Párhuzamosítás MPI segítségével: 210- szeres, közel lineáris gyorsulás 228 magon 7

Szimulációk PARMOD- ban: Kétszelepes motor áramlástani szimulációja o Többkomponensű gáz áramlás o Euler és Navier- stokes modellek o Elsőrendő, explicit megoldás o Cseuntés algoritmus a mozgás kezelésére o Párhuzamosítás MPI, OpenMP és MPI+OpenMP hibrid segítségével: 60- szoros gyorsulás 192 CPU magon 8

Szimulációk PARMOD- ban: Tomográfiás rekonstrukció GPU hardveren Fúziós reaktor plazmájának vizsgálata tomográfia segítségével Tomográfiás rekonstrukció bázisfüggvény segítségével: veszteség függvény minimalizálása regularizációval Esetlegesen több képsor rekonstrukciója Származtatog szimmetrikus mátrix Cholesky féle dekompozíciója párhuzamosítható Rekonstrukciós sebesség: CPU: 800 FPS, GPU: 56 000 FPS 80- szoros gyorsulás 9

Szimulációk PARMOD- ban: Áramlástani szimuláció GPU klaszteren Kétkomponensű gáz áramlástani szimulációja szélcsatornás teszxeladatban Euler modell, ideális gáz Első rendű, explicit módszer Párhuzamosítás: MPI+Cuda hibrid Hardver: 4 x nvidia GTX 280 Gyorsulások: 155 000 cellánál 120,5 642 000 cellánál 169,9 2 570 000 cellánál 207,5 10

Összefoglalás tervek A kereskedelmi és egyedi fejlesztésű szo[verek alkalmasak HPC hardveren történő fugatásra A tanszéki kutatócsoport szakmailag felkészült a legújabb technológiák alkalmazására Cél a szo[vereink elérhetővé tétele ipari felhasználók számára A PARMOD fejlesztésében újabb tudományos eredmények alkalmazása és elérése 11