Hybrid CPU/GPU implementation for the FE2 multi-scale method for composite problems

This thesis aims to develop a High-Performance Computing implementation to solve large composite materials problems through the use of the FE2 multi-scale method. Previous works have not been able to scale the FE2 strategy to real size problems with mesh resolutions of more than 10K elements at the macro-scale and 100^3 elements at the micro-scale. The latter is due to the computational requirements needed to carry out these calculations. This works identifies the most computationally intensive parts of the FE2 algorithm and ports several parts of the micro-scale computations to GPUs. The cases considered assume small deformations and steady-state equilibrium conditions. The work provides a feasible parallel strategy that can be used in real engineering cases to optimize the design of composite material structures. For this, it presents a coupling scheme between the MPI multi-physics code Alya (macro-scale) and the CPU/GPU-accelerated code Micropp (micro-scale). The coupled system is designed to work on multi-GPU architectures and to exploit the GPU overloading. Also, a Multi-Zone coupling methodology combined with weighted partitioning is proposed to reduce the computational cost and to solve the load balance problem. The thesis demonstrates that the method proposed scales notably well for the target problems, especially in hybrid architectures with distributed CPU nodes and communicated with multiple GPUs. Moreover, it clarifies the advantages achieved with the CPU/GPU accelerated version respect to the pure CPU approach.Esta tesis apunta a desarrollar una implementación de alta performance computacional para resolver problemas grandes de materiales compuestos a través del método de Multi-Escala FE2. Trabajos previos no han logrado escalar la técnica FE2 a problemas de dimensiones reales con mayas de resolucion de más de 10 K elementos en la macro-escala y 100^3 elementos en la micro-escala. Esto último se debe a los requerimientos computacionales para llevar a cabo estos cálculos. Este trabajo identifica las partes computacionales más costosas del algoritmo FE2 y porta varias partes del cálculo de micro-escala a GPUs. Los casos considerados asumen condiciones de pequeñas deformaciones y estado estacionario de equilibrio. El trabajo provee una estrategía factible que puede ser usada en problemas reales de ingeniería para optimizar el diseño de estructuras de materiales compuestos. Para esto se presenta un esquema de acople entre el codigo MPI de multi-física Alya (macro-escala) y la versión acelerada CPU/GPU de Micropp (micro-escala). El sistema acoplado está diseñado para trabajar con arquitecturas de multiples GPUs y explotar la sobrecarga de GPUs. También, un método de multiple zonas de acople combinado con particionado pesado es propuesto para reducir el costo computacional y resolver el problema de balanceo de carga. La tesis demuestra que el método propuesto escala notablemente bien para los problemas modelo, especialmente en arquitecturas híbridas con nodos CPU distribuidos y comunicados con multiples GPUs. Más aún, la tesis clarifica las ventajas logradas con la versión acelerada CPU/GPU respecto a usar unicamente CPUs

Composite materials calculation using HPC-based multiscale technique

Calculating the behavior of large composite material structures still demanding large computational effort. The solu-tion proposed to tackle the problem is to combine multi-scale homogenization methods with the high performance computa-tional techniques available. This PhD work aims to implement inside the Alya HPC-code a multi-scale algorithm capable of solving this kind of problems in an efficient and accurate way

THE SPACE TELESCOPE NINA: RESULTS OF A BEAM TEST CALIBRATION

Abstract In June 1998 the telescope NINA will be launched in space on board of the Russian satellite Resource-01 n.4. The main scientific objective of the mission is the study of the anomalous, galactic and solar components of the cosmic rays in the energy interval 10–200 MeV/n. The core of the instrument is a silicon detector whose performances have been tested with a particle beam at the GSI Laboratory in Germany in 1997; we report here on the results obtained during the beam calibration

Association of kidney disease measures with risk of renal function worsening in patients with type 1 diabetes

Background: Albuminuria has been classically considered a marker of kidney damage progression in diabetic patients and it is routinely assessed to monitor kidney function. However, the role of a mild GFR reduction on the development of stage 653 CKD has been less explored in type 1 diabetes mellitus (T1DM) patients. Aim of the present study was to evaluate the prognostic role of kidney disease measures, namely albuminuria and reduced GFR, on the development of stage 653 CKD in a large cohort of patients affected by T1DM. Methods: A total of 4284 patients affected by T1DM followed-up at 76 diabetes centers participating to the Italian Association of Clinical Diabetologists (Associazione Medici Diabetologi, AMD) initiative constitutes the study population. Urinary albumin excretion (ACR) and estimated GFR (eGFR) were retrieved and analyzed. The incidence of stage 653 CKD (eGFR < 60 mL/min/1.73 m2) or eGFR reduction > 30% from baseline was evaluated. Results: The mean estimated GFR was 98 \ub1 17 mL/min/1.73m2 and the proportion of patients with albuminuria was 15.3% (n = 654) at baseline. About 8% (n = 337) of patients developed one of the two renal endpoints during the 4-year follow-up period. Age, albuminuria (micro or macro) and baseline eGFR < 90 ml/min/m2 were independent risk factors for stage 653 CKD and renal function worsening. When compared to patients with eGFR > 90 ml/min/1.73m2 and normoalbuminuria, those with albuminuria at baseline had a 1.69 greater risk of reaching stage 3 CKD, while patients with mild eGFR reduction (i.e. eGFR between 90 and 60 mL/min/1.73 m2) show a 3.81 greater risk that rose to 8.24 for those patients with albuminuria and mild eGFR reduction at baseline. Conclusions: Albuminuria and eGFR reduction represent independent risk factors for incident stage 653 CKD in T1DM patients. The simultaneous occurrence of reduced eGFR and albuminuria have a synergistic effect on renal function worsening

Hybrid CPU/GPU implementation for the FE2 multi-scale method for composite problems

This thesis aims to develop a High-Performance Computing implementation to solve large composite materials problems through the use of the FE2 multi-scale method. Previous works have not been able to scale the FE2 strategy to real size problems with mesh resolutions of more than 10K elements at the macro-scale and 100^3 elements at the micro-scale. The latter is due to the computational requirements needed to carry out these calculations. This works identifies the most computationally intensive parts of the FE2 algorithm and ports several parts of the micro-scale computations to GPUs. The cases considered assume small deformations and steady-state equilibrium conditions. The work provides a feasible parallel strategy that can be used in real engineering cases to optimize the design of composite material structures. For this, it presents a coupling scheme between the MPI multi-physics code Alya (macro-scale) and the CPU/GPU-accelerated code Micropp (micro-scale). The coupled system is designed to work on multi-GPU architectures and to exploit the GPU overloading. Also, a Multi-Zone coupling methodology combined with weighted partitioning is proposed to reduce the computational cost and to solve the load balance problem. The thesis demonstrates that the method proposed scales notably well for the target problems, especially in hybrid architectures with distributed CPU nodes and communicated with multiple GPUs. Moreover, it clarifies the advantages achieved with the CPU/GPU accelerated version respect to the pure CPU approach.Esta tesis apunta a desarrollar una implementación de alta performance computacional para resolver problemas grandes de materiales compuestos a través del método de Multi-Escala FE2. Trabajos previos no han logrado escalar la técnica FE2 a problemas de dimensiones reales con mayas de resolucion de más de 10 K elementos en la macro-escala y 100^3 elementos en la micro-escala. Esto último se debe a los requerimientos computacionales para llevar a cabo estos cálculos. Este trabajo identifica las partes computacionales más costosas del algoritmo FE2 y porta varias partes del cálculo de micro-escala a GPUs. Los casos considerados asumen condiciones de pequeñas deformaciones y estado estacionario de equilibrio. El trabajo provee una estrategía factible que puede ser usada en problemas reales de ingeniería para optimizar el diseño de estructuras de materiales compuestos. Para esto se presenta un esquema de acople entre el codigo MPI de multi-física Alya (macro-escala) y la versión acelerada CPU/GPU de Micropp (micro-escala). El sistema acoplado está diseñado para trabajar con arquitecturas de multiples GPUs y explotar la sobrecarga de GPUs. También, un método de multiple zonas de acople combinado con particionado pesado es propuesto para reducir el costo computacional y resolver el problema de balanceo de carga. La tesis demuestra que el método propuesto escala notablemente bien para los problemas modelo, especialmente en arquitecturas híbridas con nodos CPU distribuidos y comunicados con multiples GPUs. Más aún, la tesis clarifica las ventajas logradas con la versión acelerada CPU/GPU respecto a usar unicamente CPUs

Implementación y validación del transporte de escalares por fluidos en un código de elementos finitos.

En este trabajo se evaluó y validó un código de elementos finitos para la resoluci ón de las ecuaciones de Navier-Stokes, el cual está siendo desarrollado en conjunto por el Departamento de Mecánica Computacional de la Comisión Nacional de Energía Atómica de Argentina y la Universidad de San Pablo, Brazil. Además se implemento y validó un esquema numérico, capaz de simular el transporte de escalares en fluidos para problemas de ingeniería. El esquema implementado es un esquema de pasos fraccionados, en donde se aplica primero un paso de advección a través de la técnica de advección semi-lagrangiana y luego un paso de difusión a través del método de elementos finitos. Con el objetivo de lograr un código eficiente que sirva para resolver problemas de gran tamaño, el código se implementó con procesamiento en paralelo

Hybrid CPU/GPU implementation for the FE2 multi-scale method for composite problems

This thesis aims to develop a High-Performance Computing implementation to solve large composite materials problems through the use of the FE2 multi-scale method. Previous works have not been able to scale the FE2 strategy to real size problems with mesh resolutions of more than 10K elements at the macro-scale and 100^3 elements at the micro-scale. The latter is due to the computational requirements needed to carry out these calculations. This works identifies the most computationally intensive parts of the FE2 algorithm and ports several parts of the micro-scale computations to GPUs. The cases considered assume small deformations and steady-state equilibrium conditions. The work provides a feasible parallel strategy that can be used in real engineering cases to optimize the design of composite material structures. For this, it presents a coupling scheme between the MPI multi-physics code Alya (macro-scale) and the CPU/GPU-accelerated code Micropp (micro-scale). The coupled system is designed to work on multi-GPU architectures and to exploit the GPU overloading. Also, a Multi-Zone coupling methodology combined with weighted partitioning is proposed to reduce the computational cost and to solve the load balance problem. The thesis demonstrates that the method proposed scales notably well for the target problems, especially in hybrid architectures with distributed CPU nodes and communicated with multiple GPUs. Moreover, it clarifies the advantages achieved with the CPU/GPU accelerated version respect to the pure CPU approach.Esta tesis apunta a desarrollar una implementación de alta performance computacional para resolver problemas grandes de materiales compuestos a través del método de Multi-Escala FE2. Trabajos previos no han logrado escalar la técnica FE2 a problemas de dimensiones reales con mayas de resolucion de más de 10 K elementos en la macro-escala y 100^3 elementos en la micro-escala. Esto último se debe a los requerimientos computacionales para llevar a cabo estos cálculos. Este trabajo identifica las partes computacionales más costosas del algoritmo FE2 y porta varias partes del cálculo de micro-escala a GPUs. Los casos considerados asumen condiciones de pequeñas deformaciones y estado estacionario de equilibrio. El trabajo provee una estrategía factible que puede ser usada en problemas reales de ingeniería para optimizar el diseño de estructuras de materiales compuestos. Para esto se presenta un esquema de acople entre el codigo MPI de multi-física Alya (macro-escala) y la versión acelerada CPU/GPU de Micropp (micro-escala). El sistema acoplado está diseñado para trabajar con arquitecturas de multiples GPUs y explotar la sobrecarga de GPUs. También, un método de multiple zonas de acople combinado con particionado pesado es propuesto para reducir el costo computacional y resolver el problema de balanceo de carga. La tesis demuestra que el método propuesto escala notablemente bien para los problemas modelo, especialmente en arquitecturas híbridas con nodos CPU distribuidos y comunicados con multiples GPUs. Más aún, la tesis clarifica las ventajas logradas con la versión acelerada CPU/GPU respecto a usar unicamente CPUs

Hybrid CPU/GPU implementation for the FE2 multi-scale method for composite problems

This thesis aims to develop a High-Performance Computing implementation to solve large composite materials problems through the use of the FE2 multi-scale method. Previous works have not been able to scale the FE2 strategy to real size problems with mesh resolutions of more than 10K elements at the macro-scale and 100^3 elements at the micro-scale. The latter is due to the computational requirements needed to carry out these calculations. This works identifies the most computationally intensive parts of the FE2 algorithm and ports several parts of the micro-scale computations to GPUs. The cases considered assume small deformations and steady-state equilibrium conditions. The work provides a feasible parallel strategy that can be used in real engineering cases to optimize the design of composite material structures. For this, it presents a coupling scheme between the MPI multi-physics code Alya (macro-scale) and the CPU/GPU-accelerated code Micropp (micro-scale). The coupled system is designed to work on multi-GPU architectures and to exploit the GPU overloading. Also, a Multi-Zone coupling methodology combined with weighted partitioning is proposed to reduce the computational cost and to solve the load balance problem. The thesis demonstrates that the method proposed scales notably well for the target problems, especially in hybrid architectures with distributed CPU nodes and communicated with multiple GPUs. Moreover, it clarifies the advantages achieved with the CPU/GPU accelerated version respect to the pure CPU approach.Esta tesis apunta a desarrollar una implementación de alta performance computacional para resolver problemas grandes de materiales compuestos a través del método de Multi-Escala FE2. Trabajos previos no han logrado escalar la técnica FE2 a problemas de dimensiones reales con mayas de resolucion de más de 10 K elementos en la macro-escala y 100^3 elementos en la micro-escala. Esto último se debe a los requerimientos computacionales para llevar a cabo estos cálculos. Este trabajo identifica las partes computacionales más costosas del algoritmo FE2 y porta varias partes del cálculo de micro-escala a GPUs. Los casos considerados asumen condiciones de pequeñas deformaciones y estado estacionario de equilibrio. El trabajo provee una estrategía factible que puede ser usada en problemas reales de ingeniería para optimizar el diseño de estructuras de materiales compuestos. Para esto se presenta un esquema de acople entre el codigo MPI de multi-física Alya (macro-escala) y la versión acelerada CPU/GPU de Micropp (micro-escala). El sistema acoplado está diseñado para trabajar con arquitecturas de multiples GPUs y explotar la sobrecarga de GPUs. También, un método de multiple zonas de acople combinado con particionado pesado es propuesto para reducir el costo computacional y resolver el problema de balanceo de carga. La tesis demuestra que el método propuesto escala notablemente bien para los problemas modelo, especialmente en arquitecturas híbridas con nodos CPU distribuidos y comunicados con multiples GPUs. Más aún, la tesis clarifica las ventajas logradas con la versión acelerada CPU/GPU respecto a usar unicamente CPUs.Postprint (published version