Ein Gas-Kinetic Scheme Ansatz zur Modellierung und Simulation von Feuer auf massiv paralleler Hardware

This work presents a simulation approach based on a Gas Kinetic Scheme (GKS) for the simulation of fire that is implemented on massively parallel hardware in terms of Graphics Processing Units (GPU) in the framework of General Purpose computing on Graphics Processing Units (GPGPU). Gas kinetic schemes belong to the class of kinetic methods because their governing equation is the mesoscopic Boltzmann equation, rather than the macroscopic Navier-Stokes equations. Formally, kinetic methods have the advantage of a linear advection term which simplifies discretization. GKS inherently contains the full energy equation which is required for compressible flows. GKS provides a flux formulation derived from kinetic theory and is usually implemented as a finite volume method on cell-centered grids. In this work, we consider an implementation on nested Cartesian grids. To that end, a coupling algorithm for uniform grids with varying resolution was developed and is presented in this work. The limitation to local uniform Cartesian grids allows an efficient implementation on GPUs, which belong to the class of many core processors, i.e. massively parallel hardware. Multi-GPU support is also implemented and efficiency is enhanced by communication hiding. The fluid solver is validated for several two- and three-dimensional test cases including natural convection, turbulent natural convection and turbulent decay. It is subsequently applied to a study of boundary layer stability of natural convection in a cavity with differentially heated walls and large temperature differences. The fluid solver is further augmented by a simple combustion model for non-premixed flames. It is validated by comparison to experimental data for two different fire plumes. The results are further compared to the industry standard for fire simulation, i.e. the Fire Dynamics Simulator (FDS). While the accuracy of GKS appears slightly reduced as compared to FDS, a substantial speedup in terms of time to solution is found. Finally, GKS is applied to the simulation of a compartment fire. This work shows that the GKS has a large potential for efficient high performance fire simulations.Diese Arbeit präsentiert einen Simulationsansatz basierend auf einer gaskinetischen Methode (eng. Gas Kinetic Scheme, GKS) zur Simulation von Bränden, welcher für massiv parallel Hardware im Sinne von Grafikprozessoren (eng. Graphics Processing Units, GPUs) implementiert wurde. GKS gehört zur Klasse der kinetischen Methoden, die nicht die makroskopischen Navier-Stokes Gleichungen, sondern die mesoskopische Boltzmann Gleichung lösen. Formal haben kinetische Methoden den Vorteil, dass der Advektionsterms linear ist. Dies vereinfacht die Diskretisierung. In GKS ist die vollständige Energiegleichung, die zur Lösung kompressibler Strömungen benötigt wird, enthalten. GKS formuliert den Fluss von Erhaltungsgrößen basierend auf der gaskinetischen Theorie und wird meistens im Rahmen der Finiten Volumen Methode umgesetzt. In dieser Arbeit betrachten wir eine Implementierung auf gleichmäßigen Kartesischen Gittern. Dazu wurde ein Kopplungsalgorithmus für die Kombination von Gittern unterschiedlicher Auflösung entwickelt. Die Einschränkung auf lokal gleichmäßige Gitter erlaubt eine effiziente Implementierung auf GPUs, welche zur Klasse der massiv parallelen Hardware gehören. Des Weiteren umfasst die Implementierung eine Unterstützung für Multi-GPU mit versteckter Kommunikation. Der Strömungslöser ist für zwei und dreidimensionale Testfälle validiert. Dabei reichen die Tests von natürlicher Konvektion über turbulente Konvektion bis hin zu turbulentem Zerfall. Anschließend wird der Löser genutzt um die Grenzschichtstabilität in natürlicher Konvektion bei großen Temperaturunterschieden zu untersuchen. Darüber hinaus umfasst der Löser ein einfaches Verbrennungsmodell für Diffusionsflammen. Dieses wird durch Vergleich mit experimentellen Feuern validiert. Außerdem werden die Ergebnisse mit dem gängigen Brandsimulationsprogramm FDS (eng. Fire Dynamics Simulator) verglichen. Die Qualität der Ergebnisse ist dabei vergleichbar, allerdings ist der in dieser Arbeit entwickelte Löser deutlich schneller. Anschließend wird das GKS noch für die Simulation eines Raumbrandes angewendet. Diese Arbeit zeigt, dass GKS ein großes Potential für die Hochleistungssimulation von Feuer hat

Visuelle Analyse großer Partikeldaten

Partikelsimulationen sind eine bewährte und weit verbreitete numerische Methode in der Forschung und Technik. Beispielsweise werden Partikelsimulationen zur Erforschung der Kraftstoffzerstäubung in Flugzeugturbinen eingesetzt. Auch die Entstehung des Universums wird durch die Simulation von dunkler Materiepartikeln untersucht. Die hierbei produzierten Datenmengen sind immens. So enthalten aktuelle Simulationen Billionen von Partikeln, die sich über die Zeit bewegen und miteinander interagieren. Die Visualisierung bietet ein großes Potenzial zur Exploration, Validation und Analyse wissenschaftlicher Datensätze sowie der zugrundeliegenden Modelle. Allerdings liegt der Fokus meist auf strukturierten Daten mit einer regulären Topologie. Im Gegensatz hierzu bewegen sich Partikel frei durch Raum und Zeit. Diese Betrachtungsweise ist aus der Physik als das lagrange Bezugssystem bekannt. Zwar können Partikel aus dem lagrangen in ein reguläres eulersches Bezugssystem, wie beispielsweise in ein uniformes Gitter, konvertiert werden. Dies ist bei einer großen Menge an Partikeln jedoch mit einem erheblichen Aufwand verbunden. Darüber hinaus führt diese Konversion meist zu einem Verlust der Präzision bei gleichzeitig erhöhtem Speicherverbrauch. Im Rahmen dieser Dissertation werde ich neue Visualisierungstechniken erforschen, welche speziell auf der lagrangen Sichtweise basieren. Diese ermöglichen eine effiziente und effektive visuelle Analyse großer Partikeldaten

Stochastic Volume Rendering of Multi-Phase SPH Data

In this paper, we present a novel method for the direct volume rendering of large smoothed‐particle hydrodynamics (SPH) simulation data without transforming the unstructured data to an intermediate representation. By directly visualizing the unstructured particle data, we avoid long preprocessing times and large storage requirements. This enables the visualization of large, time‐dependent, and multivariate data both as a post‐process and in situ. To address the computational complexity, we introduce stochastic volume rendering that considers only a subset of particles at each step during ray marching. The sample probabilities for selecting this subset at each step are thereby determined both in a view‐dependent manner and based on the spatial complexity of the data. Our stochastic volume rendering enables us to scale continuously from a fast, interactive preview to a more accurate volume rendering at higher cost. Lastly, we discuss the visualization of free‐surface and multi‐phase flows by including a multi‐material model with volumetric and surface shading into the stochastic volume rendering

A portable platform for accelerated PIC codes and its application to GPUs using OpenACC

We present a portable platform, called PIC_ENGINE, for accelerating Particle-In-Cell (PIC) codes on heterogeneous many-core architectures such as Graphic Processing Units (GPUs). The aim of this development is efficient simulations on future exascale systems by allowing different parallelization strategies depending on the application problem and the specific architecture. To this end, this platform contains the basic steps of the PIC algorithm and has been designed as a test bed for different algorithmic options and data structures. Among the architectures that this engine can explore, particular attention is given here to systems equipped with GPUs. The study demonstrates that our portable PIC implementation based on the OpenACC programming model can achieve performance closely matching theoretical predictions. Using the Cray XC30 system, Piz Daint, at the Swiss National Supercomputing Centre (CSCS), we show that PIC_ENGINE running on an NVIDIA Kepler K20X GPU can outperform the one on an Intel Sandybridge 8-core CPU by a factor of 3.4