Software

Bis zu 20mal schneller per GPUs

Schon beim Design vieler Produkte muss das gewünschte Strömungsverhalten berücksichtigt werden. Um in dieser frühen Phase Berechnungen mit der Software LBultra noch schneller durchführen zu können, nutzt Anbieter FluiDyna die Rechenkapazitäten der Grafikprozessoren (GPUs) von Nvidia. Auf diese Weise lassen sich Strömungen noch effizienter berechnen.
Das Strömungsverhalten eines Pkw lässt sich dank GPU-Unterstützung mit der Software LBultra deutlich schneller berechnen.

Nicht nur bei Automobilen ist ein günstiges Strömungsverhalten heute unerlässlich. Eine schlechte Aerodynamik führt beispielsweise zu hohem Kraftstoffverbrauch. Früher nutzte man einem Windkanal, um das Strömungsverhalten zu untersuchen. Das war sehr kostenintensiv, weil der Test von realen Prototypen oder Modellen sehr aufwendig war. Analog gilt das für zahlreiche weitere Produkte, etwa bei der Entwicklung von Pumpen oder Ventilatoren. Mittlerweile bieten sich deshalb computergestützte Strömungssimulationen als eine günstige Alternative dazu an. Das Ingenieurbüro FluiDyna aus Garching bei München hat sich auf solche Simulationen spezialisiert und berechnet physikalische Strömungen in und um Körper. Das Unternehmen wurde 2006 vom Lehrstuhl für Aerodynamik an der TU München gegründet. Eugen Riegel, ein Absolvent der TU, entwickelte mit Unterstützung von Geschäftsführer Dr. Thomas Indinger, der an der TU München den Bereich Automobilaerodynamik leitet, die Simulationssoftware LBultra. Diese nutzt zur schnelleren Berechnung Nvidia-Grafikprozessoren (GPU, Graphics Processing Unit).

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Die Kalkulationen der Software beruhen auf der Lattice-Boltzmann-Methode. Die aus der statistischen Physik stammende Vorgehensweise zergliedert ein komplexes Modell auf Teilchenebene. Dabei wird das zu simulierende Volumen in viele kleine Zellen aufgeteilt. Die Methode bietet im Vergleich zu anderen den Vorteil, dass zur Berechnung des neuen Zustands einer Zelle nur die Informationen der Zelle selbst sowie deren Nachbarzellen zum alten Zustand benötigt werden. Dadurch eignet sich die Lattice-Boltzmann-Methode ideal für eine hochgradig parallele Implementierung.

Eine CPU (Central Processing Unit), die diese Berechnungen durchführt, wirkt hier wie ein Flaschenhals. Lange Zeit griffen Systementwickler auf schnellere CPUs mit immer leistungsfähigeren Architekturen und höheren Taktfrequenzen zurück. Dabei liegt das Problem nicht in der Leistung, sondern in der Struktur der Prozessoren. Eine Single-Core-CPU kann Aufgaben nur sequenziell abarbeiten. Multitasking oder Multithreading bieten hier keinen Performance-Gewinn, da sie Aufgaben nur scheinbar parallel ablaufen lassen – bei diesen zwei Verfahren arbeitet die CPU die Aufgaben ebenfalls hintereinander ab, wobei durch geschickte Ausnutzung der System-Ressourcen der Eindruck der Gleichzeitigkeit entsteht. Mit wachsender Anzahl der CPU-Kerne steigt die Fähigkeit, mehrere Rechenaufgaben parallel zu erledigen. Daher könnte eine Lösung in der simultanen Nutzung vieler Multicore-CPUs liegen, was aber angesichts der damit verbundenen hohen Kosten oft keine Alternative ist. Es müssten ganze Cluster mit vielen Knoten aufgebaut werden, da in einem Rechner nicht unzählig viele CPUs einsetzbar sind. Neben dem Kostenaspekt ist ein weiterer Nachteil eines ausschließlich auf CPUs basierenden Cluster-Konzepts, dass das aufwendige Management des Gesamt-Systems wertvolle Kapazitäten bindet. Für Berechnungen nach der Lattice-Boltzmann-Methode ist daher eine massiv parallele GPU-Architektur vorzuziehen, denn mit ihr kann jede einzelne Zelle des simulierten Volumens von einem eigenen GPU-Kern berechnet werden.

GPUs ermöglichen höhere Rechenleistung

„Ursprünglich wurden GPUs für die Berechnung von Visualisierungen konzipiert und optimiert. Sie haben sich durch die Anforderung der unabhängigen Berechnung jedes einzelnen Pixels einer Darstellung zu massiv parallelen Prozessoren gewandelt“, erklärt Thomas Indinger. „Seit dem Erscheinen der Nvidia-CUDA-Technologie eignen sich die Grafikprozessoren auch für die Berechnung von Nicht-Bilddaten.“ Für die Berechnung einer Aufgabe auf GPUs mit der CUDA-Technologie (Compute Unified Device Architecture) muss sie parallelisierbar sein, sich also in viele kleine Einheiten aufteilen lassen, die nebeneinander unabhängig berechnet werden. Wie auch die zweite Voraussetzung, die prozedurale Unabhängigkeit der einzelnen Berechnungseinheiten, liegt die Parallelisierbarkeit bei der Strömungssimulation mit der Lattice-Boltzmann-Methode vor. Damit eignet sich diese Problemstellung für den Einsatz von GPUs. Die Vorteile der parallelen Berechnung auf einer GPU anstelle der Verwendung einer oder mehrerer CPUs liegen in der vielfach höheren Rechenleistung und besseren Verteilbarkeit der einzelnen Aufgaben durch die spezielle Ausrichtung der GPU-Architektur auf kleine modulare Rechenschritte. Ein Grafikprozessor stellt dafür viele Recheneinheiten zur Verfügung. In Nvidia-GPUs, die auf der Fermi-Architektur basieren, sind bis zu 512 Rechenkerne vorhanden.

Eugen Riegel entschied sich zu Beginn seiner Entwicklungsarbeit zunächst dafür, die Open-Source-Implementierung einer auf der Lattice-Boltzmann-Methode basierenden Strömungssimulation für GPUs zu portieren. „Diese Portierung konnte die besonderen Vorzüge der GPU-Architektur nicht ausreichend nutzen. Daher waren die Berechnungen nicht wesentlich schneller“, betont Riegel. „Der Durchbruch bei der Performance kam erst durch die Entwicklung von LBultra. Durch den Einsatz der GPU-Technologie rechnet LBultra dieselbe Aufgabe 20mal schneller als ein Quad-Core-Prozessor.“ Dabei verwendet die Software mehrere GPUs, um das System gemäß den Anforderungen zu skalieren.

Gegenwärtig wird die Software mit akademischen Testfällen getestet, um die Modellkonstanten einzustellen und die Programmierung der physikalischen Gleichungen zu überprüfen. Geplant ist der Vertrieb von LBultra als Komplettlösung zusammen mit einer Workstation und Tesla-GPUs. FluiDyna will zudem über die CUDA-Plattform auch noch andere Simulationsanwendungen portieren, etwa eine Vermischungssimulation von Flüssigkeiten in Behältern. Und für LBultra selbst planen Indinger und Riegel Funktionserweiterungen. So werden zukünftig auch der Einfluss bewegter Gitter – beispielsweise ein sich drehendes Rad am Kraftfahrzeug – oder der Wärmeübergang berücksichtigt. -co-

FluiDyna GmbH, Garching b. München Tel. 089/5589096-0, http://www.fluidyna.de
Nvidia GmbH, Würselen Tel. 02405/478-0, http://www.nvidia.de

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