CUDA 를이용한입자방식유체시뮬레이션 디엔에프코텍 조광준
Contents 1. SOC 분야의 3D 유체시뮬레이션이란? 2. 회사소개 3. GPU 를활용한병렬컴퓨팅 Solution : N-Flow 소개 4. SPH (Smoothed-Particle-Hydrodynamics) 5. SPH Algorithm 6. Parallel SPH Algorithm (with Nvidia CUDA)
Contents 7. 1. Multi-GPU SOC 분야의 Algorithm(with 3D 유체시뮬레이션이란 Nvidia? CUDA) 8. 2. Rendering(with 회사소개 Nvidia CUDA) 9. 3. CPU GPU를 vs 활용한 GPU 속도병렬컴퓨팅비교 Solution : N-Flow 소개 10. 4. SPH Solver (Smoothed-Particle-Hydrodynamics) 검증 11. 5. SPH SOC Algorithm 분야적용사례 12. 6. Parallel 기계분야 SPH 적용 Algorithm 사례 (with Nvidia CUDA)
1. CUDA 를이용한입자방식유체시뮬레이션 Simulation 소개 - 기존 CFD의전통적인격자방식해석이아닌입자방식을도입하여별도의격자생성이필요없고유체범위에대한제약이크지않으며강체와의상호작용계산에유리함. - CUDA의병렬처리기법을도입하여입자방식의단점인인접입자탐색에따른성능저하문제를해결하고나아가계산성능도획기적으로증가시켜 CPU 처리대비약 50배이상의성능개선효과가있다. 4 입자방식 CFD 소프트웨어로시뮬레이션한모습 ( 왼쪽부터 ) 재난재해, SOC( 도로 ), LNG, 기계
2. 회사소개 D&F COTEC 대표자사업부문주소연락처회사설립년도사업기간 김진현 응용소프트웨어전문개발 ( 맞춤형 S/W, 공용 S/W, 솔루션 ), 통합관제솔루션, 데스크탑가상화시스템개발 GPU 를활용한병렬컴퓨팅시스템구축및슈퍼컴퓨터시스템개발 (NVIDIA, HP 등제휴 ), R&D 경기도성남시분당구금곡동 63-2 청하빌딩 2 층 TEL : 031-726-2707 FAX : 031-726-2706 2012 년 5 월 2012 년 5 월 ~ 2014 년 3 월현재 Better Technology for Better Performance! 5 최고의혁신 약속의실천 지속적인성장 앞선 S/W 기술 고객에게최고의솔루션을제공하기위한지속적인혁신과기술개발 앞선 H/W 기술
3. GPU 를활용한병렬컴퓨팅 Solution : N-Flow 소개 N-Flow 소개 - 유체의흐름등과같은물리적현상들의지배방정식을수학적으로계산하고해를구하여이와관련된물리적현상을예측하는시뮬레이션 ( 즉, CFD 해석을수행한시뮬레이션 ) - 유체흐름해석뿐만이아니라영화나광고등의영상콘텐츠제작분야 ( 가시화기술 ) 에도적용가능 - 대학교나국가연구소등에서수행되는학문탐구의연구활동에서 벗어나자동차, 전자, 생활용품등의제조업과건설현장에서제품개발 및설계단계까지적용가능
3. GPU 를활용한병렬컴퓨팅 Solution : N-Flow 소개 N-Flow Work Flow - 전처리및후처리작업이분류되어있는기존 CFD 프로그램과는다르게전처리및후처리작업이통합되어있는프로그램 모델링작업 연산및해석작업 렌더링작업 Modeling 해석범위및재료설정 지형및구조물모델링생성 Computational Fluid Dynamics 강우량, 유입량등의경계조건설정 전처리시뮬레이션 유체연산및유동해석시 GPU 를활 용한병렬컴퓨팅 Rendering 후처리를위한기본설정 지형및구조물맵핑등의렌더링설정 후처리시뮬레이션결과출력 렌더링시 GPU를활용한병렬컴퓨팅 전처리작업 후처리작업 전처리및후처리작업이통합된 N-Flow 의 Workflow
3. GPU 를활용한병렬컴퓨팅 Solution : N-Flow 소개 N-Flow 적용및응용분야 SOC 분야기계분야컴퓨터그래픽분야 도로분야 산사태위험예측분야 내연기관내유동해석 영화에이용 밸브의유동해석 저수지댐붕괴시피해예측 광고에이용
4. SPH (Smoothed-Particle Hydrodynamics) Navier-Stokes Equations 가속도항 외력항압력항점성항 입자방식에의한질량보존
5. SPH algorithm Density Term Pressure Equation or (a) 파란영역의밀도가높은부분에서반발력이작용 The Pressure Term The Viscosity Term (b) 파란영역의밀도가낮은부분에서인장력이작용
6. Parallel SPH algorithm (with NVIDIA CUDA) Parallel SPH algorithm - 각입자의위치에따른탐색자료구조구축 ( 병렬처리 ) -> 이웃한입자를빨리찾을수있게함 - 병렬에의한모든입자에대해 -> 이웃한입자를찾아밀도를계산 - 병렬에의한모든입자에대해 -> 인접한입자를찾아힘을계산하여속도와위치를업데이트함 - 병렬에의한모든입자에대해 -> 인접한경계면을찾아충돌처리를하여위치를업데이트함
6. Parallel SPH algorithm (with NVIDIA CUDA) Building the Hashed Grid
7. Multi-GPU algorithm (with NVIDIA CUDA) Multi-GPU 구현개요 Simulation Area Y GPU 1 GPU 2 GPU 3 GPU 4 Z X Overlap Overlap Overlap - 각 GPU 마다자기기준영역보다정해진길이만큼영역을확장시킴. - Simulation 범위가넓더라도인접인자탐색에문제가없음. - 현재는한방향 (X 축 ) 분할만가능. ( 다른방향분할시에는성능저하문제발생 )
7. Multi-GPU algorithm (with NVIDIA CUDA) Multi-GPU 실행과정 1. 각 GPU 마다자기영역에대한계산을수행 2. 경계중심선을기준으로바깥영역입자제거 GPU 1 GPU 2 GPU 1 GPU 2 3. 인접 GPU 에서바깥영역위치의입자복사해서가져옴 4. 다시 1 번부터반복수행 GPU 1 GPU 2 GPU 1 GPU 2
8. Rendering (with NVIDIA CUDA) Marching Cubes + Ray Tracing - Marching Cubes algorithm (with NVIDIA CUDA ) 3차원물리량으로부터고립된경계면에대한삼각형을추출하는기법 - Ray Tracing (with NVIDIA Cg Shader ) 이미지평면의각픽셀에대해빛의굴절, 반사등경로를추적하여가상물체와의만남효과를표현하여이미지를생성하는기법
9. CPU vs. GPU 속도비교 CPU ( Xeon E5-2620 (2.0GHz) ) vs. GPU ( NVidia Tesla K20 ) ( ms / frame ) (x 배수 ) x38 x52 x82 x84 입자수 10만개 50만개 100만개 1000만개 CPU 791.8 3746.7 7418.6 80674.7 GPU 20.6 71.8 90.1 977.0 비율 38 52 82 83 속도의기준은렌더링부분제외한순수계산부분만측정 ( Particle 수 ) 파티클수에따른 CPU 대비 GPU 퍼포먼스 CPU 대비 83 배의퍼포먼스를보여준 GPU
10. Solver 검증 장애물이있는하상에서의댐붕괴흐름해석 : Analysis of Dam-Break Flow in the Riverbed of Obstacle 2014 년한국수자원학회학술발표회논문 N-Flow 와수리모형의시뮬레이션결과비교를통한 N-Flow 의정확성검증
하천분야 11. SOC 분야적용사례 - GPU : Nvidia Tesla K40 3개, Quadro K6000 1개 - Particle : 2000만개 - FPS : 3 fps 하천분야 ( 저수지댐붕괴시피해예측 )
도로분야 11. SOC 분야적용사례 - GPU : Nvidia Tesla K40 2개, Quadro K6000 1개 - Particle : 1000만개 - FPS : 5 fps 도로분야 ( 사방댐설치위치및규모의적정성검토 )
도로분야 11. SOC 분야적용사례 - GPU : Nvidia Tesla K40 2개, Quadro K6000 1개 - Particle : 500만개 - FPS : 10 fps 도로분야 ( 노면 사면배수 )
기계분야 12. 기계분야적용사례 - GPU : Nvidia Tesla K40 2개, Quadro K6000 1개 - Particle : 100만개 - FPS : 10 fps 기계분야 ( 펌프의유동해석 )
- 감사합니다 -
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