CPU-GPU parallelization of an ODE solver for the chemical integration of reaction mechanisms of aviation fuels

[ES] En el esfuerzo de reducir la huella de carbono generada por el transporte aéreo, un estudio exhaustivo de los procesos de combustión, tanto para los combustibles tradicionales como para los novedosos combustibles sostenibles SAF e hidrógeno, es necesario para entender y desarrollar nuevas metod...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Moure Sabaté, Álvaro
Tipo de recurso: tesis de maestría
Fecha de publicación:2023
País:España
Institución:Universitat Politècnica de València (UPV)
Repositorio:RiuNet. Repositorio Institucional de la Universitat Politécnica de Valéncia
Idioma:español
OAI Identifier:oai:riunet.upv.es:10251/197064
Acceso en línea:https://riunet.upv.es/handle/10251/197064
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:CUDA (Compute Unified Device Architecture)
Cantera (Software)
GPU
OpenMP
Multihilo
Paralelismo
EDO (Métodos numéricos)
Sundials
Combustión
Aerorreactores
CFD (Flujos reactivos)
Software
Library
Multithreading
Parallelization
ODE (Numerical methods)
Combustion (Jet engines)
CFD (Reactive flows)
CIENCIAS DE LA COMPUTACION E INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Máster Universitario en Computación en la Nube y de Altas Prestaciones / Cloud and High-Performance Computing-Màster Universitari en Computació en el Núvol i d&apos
Altes Prestacions / Cloud and High-Performance Computing
Descripción
Sumario:[ES] En el esfuerzo de reducir la huella de carbono generada por el transporte aéreo, un estudio exhaustivo de los procesos de combustión, tanto para los combustibles tradicionales como para los novedosos combustibles sostenibles SAF e hidrógeno, es necesario para entender y desarrollar nuevas metodologías y modelos computacionales que puedan ayudar a la industria aeronáutica a los objetivos de descarbonización de la aviación. En este contexto, el sistema de Ecuaciones Diferenciales Ordinarias (EDOs), formado por las reacciones acopladas de los numerosos compuestos que integran el combustible, ha de ser resuelto con un método numérico implícito, conocido en la literatura como "stiff solver"', para poder maximizar el paso de integración del intervalo temporal a resolver. Normalmente, para resolver el sistema de ecuaciones no lineal se utiliza el método de Newton o alguna de sus variantes. A su vez, este último método necesita de la evaluación de la matriz Jacobiana, así como, de la resolución de un sistema lineal de ecuaciones algebraicas. La resolución de todos métodos numéricos anidados supone un coste computacional elevado. Aquí es donde las arquitecturas de computadores modernas y las unidades de procesamiento gráfico (GPUs) pueden aprovecharse para acelerar la integración química. Tecnologías para la programación con sistemas multi-hilo, como OpenMP y CUDA pueden usarse para paralelizar los distintos métodos numéricos a diferentes niveles de granularidad. Paralelización de grano grueso, usando hilos de OpenMP, para resolver la integración química en múltiples puntos del dominio computacional de forma simultánea. Paralelismo de grano fino, invocando "kernels"' de CUDA en las GPUs, para realizar operaciones matriciales con aritmética en punto flotante. En este trabajo se ha desarrollado un librería que integra sistemas de EDOs con el objetivo de minimizar los tiempos de integración. Esta libraría explota las capacidades de paralelización de las arquitecturas heterogéneas CPU-GPU a través de los modelos de programación paralela en memoria compartida.