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超算显卡并行分析有限元系统SciFEA-GPU

编辑:SciFEA开发二部 信息来源:本站原创 发布时间:2014年05月07日 浏览

超算显卡并行有限元分析系统(简称SciFEA-GPU)是北京超算按照全新的可装配的思路进行开发的新一代有限元软件。SciFEA-GPU软件充分利用软件的可重用性,大大降低了软件开发的难度,增加了软件的可靠度。SciFEA-GPU软件的设计架构体现了数值模拟软件个性化发展方向,为用户提供了一种按需选择的新模式。

2010北京超算在全国有限元软件行业中,首个推出了显卡并行计算产品SciFEA-GPU,GPU技术极大地提高了SciFEA的计算能力及规模,让“桌面级超级计算”变成现实。GPU/CPU协同并行计算具有以下显著优势:

1、运算速度快,可以提高接近一个数量级;
2、降低硬件成本,一块显卡计算能力与十台PC-Cluster相当;
3、节电,功耗约为同等计算量的十分之一;
4、避免机群方式的占用空间,一台工作站实现桌面并行计算;
5、维护简单,无需机群管理与维护。

超算有限元显卡并行分析系统(SciFEA-GPU)可用于机械、土木工程、电气、电子、热能、航空航天、国防军工、生物医药、水利、石油化工、地质、能源等专业领域的有限元计算分析。也可用于高校研究所等单位的有限元教学与科研。
 

什么是显卡并行?
“GPU/CPU协同并行计算技术”源于一个常识性的概念:“普通的微机有两个处理器”。
1)CPU---称为中央处理器;
2)GPU---Graphic Processing Unit,“图形处理器”。常用于显示而称为显卡。
单核cpu、双核cpu、多核cpu、GPU不同架构处理器的计算处理方式

不同架构处理器的计算处理方式

GPU微架构示意图

GPU/CPU协同并行计算
1)硬件协同:将GPU和CPU两种不同架构的处理器结合在一起,组成硬件上的协同模式;
2)软件协同:在应用程序编写上实现GPU和CPU的协同配合的并行计算。由CPU负责执行顺序型的代码,如操作系统、数据库等应用,而由GPU来负责密集的并行计算;
3)CPU和GPU各司其职,大幅度提高集群系统的总体计算效能。

SciFEA-GPU 的优势
SciFEA-GPU现有同类软件
使用简单系统大、界面分支多
模块独立,按需选择模块是整个系统的一部分,不易分拆
数据结构灵活,易于扩展调整数据结构难度大
多物理场紧密耦合不同大系统之间小模块的松散耦合
单机解百万阶规模需要机群系统,成本高

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