MPI-based multi-GPU extension of the Lattice Boltzmann Method

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Häusl, Fabian:
MPI-based multi-GPU extension of the Lattice Boltzmann Method.
Bayreuth , 2019 . - 60 S.
( Bachelorarbeit, 2019 , Universität Bayreuth, Fakultät für Mathematik, Physik und Informatik)
DOI: https://doi.org/10.15495/EPub_UBT_00005689

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Abstract

This bachelor thesis presents a method to parallelise the Lattice Boltzmann method on several graphics processing units by coupling it with the Message Passing Interface (MPI). This task is mainly related to the limited on-board memory of a single graphics processing unit and the memory intensity of the Lattice Boltzmann method. A concrete algorithm for the simulation software FluidX3D is shown and validated. This has the flexibility to work with different extensions of the Lattice Boltzmann method: besides complex geometric boundary conditions, heat flux and condensation processes, the simulation of free surfaces is also possible. A special challenge is to combine the function-oriented MPI communication with the object-oriented approach of FluidX3D.
This thesis wil explain various optimizations of the multi-GPU extension: on the one hand, they rely on knowledge about the programming language OpenCL and the hardware of GPUs, on the other hand, the algorithm itself is extended in such a way that an overlap of calculation and memory transfer can take place. The optimizations will be confirmed by runtime measurements on two different clusters with up to 4 GPUs at the same time. The multi-GPU algorithm reaches 95% of its theoretical optimum in weak-scaling almost independent of the number of GPUs used. In strong-scaling the efficiency of 4 GPUs is 77%. Up to 13600 MLUPs when using 4 Radeon VII GPUs were achieved for a cubic benchmark setup.

Abstract in weiterer Sprache

In dieser Bachelorarbeit wird eine Methode vorgestellt, um die Lattice Boltzmann Methode durch Kopplung mit dem Message Passing Interface (MPI) auf mehreren Grafikprozessoren zu parallelisieren. Diese Aufgabe stellt sich v.a. im Hinblick auf den begrenzten Speicherplatz eines einzelnen Grafikprozessors und der Speicherintensität der Lattice Boltzmann Methode. Es wird ein konkreter Algorithmus für die Simulationssoftware FluidX3D gezeigt und validiert. Dieser weist die Flexibilität auf, mit verschiedenen Erweiterungen der Lattice Boltzmann Methode zu funktionieren: neben komplexen geometrischen Randbedingungen, Wärmeflüssen und Kondensationsprozessen ist auch die Simulation von freien Oberflächen möglich. Eine besondere Herausforderung ist dabei, die funktionsorientierte MPI-Kommunikation mit dem objektorientierten Ansatz von FluidX3D sinnvoll zu vereinen.
Im Verlauf der Arbeit werden verschiedene Optimierungen der multi-GPU Erweiterung erläutert: einerseits greifen diese auf Wissen über die Programmiersprache OpenCL und die Hardware von GPUs zurück, andererseits wird der Algorithmus selbst dahingehend erweitert, dass ein Überlapp von Berechnung und Speichertransfer stattfinden kann. Die Optimierungen werden dabei durch Laufzeitmessungen auf zwei verschiedenen Clustern mit bis zu 4 GPUs gleichzeitig bestätigt. Der multi-GPU Algrithmus erreicht fast unabhängig von der Anzahl verwendeter GPUs 95% seines theoretischen Optimums im weak-scaling, im strong-scaling ergibt sich bei 4 GPUs einer Effizienz von 77%. Es wurden bis zu 13600 MLUPs mittels 4 Radeon VII GPUs für ein würfelförmiges benchmark setup erreicht.