Применение высокопроизводительных вычислений в задачах моделирования течения крови в сосудистых системах

В работе рассматривается применение высокопроизводительных систем (с применением таких технологий как OpenMP, CUDA) к решению задач моделирования кровотока в одномерной постановке. В работе были предложены и реализованы алгоритмы решения таких задач, а также были рассмотрены трудности, возникающие при их реализации. Был проведен анализ эффективности применения высокопроизводительных систем к задачам моделирования кровотока.

Введение 3

1 Обзор литературы 5
1.1 Математическая модель . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
1.2 Разностные схемы . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
1.3 Технологии параллельных вычислений . . . . . . . . . . . . 8
1.4 Модельные задачи . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
1.5 Существующие программные пакеты . . . . . . . . . . . . . 13
1.6 Вывод . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14

2 Параллельные алгоритмы и их реализация 15
2.1 Уравнение переноса . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
2.2 Модель системы сосудов . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
2.3 Результаты и выводы . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26

Заключение 28

Список литературы 30

Таким образом в выпускной квалификационной работе были получе-
ны следующие результаты:

∙ Проведено исследование численных схем, применяемых для решения
задач для уравнений гемодинамики.

∙ Были разработаны параллельные алгоритмы решения задач и прове-
ден их анализ.

∙ Данные алгоритмы были реализованы для проведения расчетов с ис-
пользованием высокопроизводительных систем на основе CPU (с ис-
пользованием OpenMP) и GPU (с использованием CUDA), а также
изучены сложности, возникающие при реализации параллельных ал-
горитмов.

По полученным результатам можно сделать следующие выводы:

∙ Как можно видеть из полученных результатов — рассмотренные ме-
тоды позволяют достичь значительного ускорения решения подобных
задач, однако существуют различные трудности, от сложности реше-
ния которых будет зависеть целесообразность применения подобных
методов.

∙ Применение CUDA требует осуществления копирования данных в па-
мять графического процессора, а в связи с тем, что операции копиро-
вания требует расходов программного времени на их запуск, большое
их количество может привести к тому, что применение CUDA не даст
прироста производительности.

∙ Стоит учитывать особенности высокопроизводительных систем при
решении вопроса о целесообразности их применения. Так, получен-
ные результаты говорят о том, что CUDA наиболее хорошо подходит
для задач с большим числом узлов и отсутствием необходимости ко-
пировать данные между шагами вычислений, в то время как OpenMP
позволяет добиться прироста производительности на простых зада-
чах с низким числом узлов.