[发明专利]基于格子Boltzmann理论实现协同计算大涡模拟系统及方法

说明书

技术领域

本发明涉及基于格子Boltzmann理论的大涡模拟方法，尤其涉及基于格子Boltzmann理论使用CPU和MIC协同计算模式进行大涡模拟的方法及系统。 

背景技术

格子Boltzmann方法（LBM，Lattice-BoltzmannMethod）从它诞生至今已有20年。在此期间，其在理论和应用研究等方面都取得了迅速发展，并逐渐成为在相关领域研究的国际热点之一，受到国内外众多学者的关注。与传统模拟方法不同，格子Boltzmann方法基于分子动理论，具有清晰的物理背景。该方法是Boltzmann方程的一个特殊的离散格式。在宏观上它是离散方法，微观上是连续方法，因而被称为介观模拟方法。在许多传统模拟方法难以胜任的领域，如微尺度流动与换热、多孔介质、生物流体、磁流体、晶体生长等，运用格子Boltzmann方法都可以对对象进行有效的模拟，因此它被用于多种复杂现象的机理研究，推动了相关学科的发展。可以说，格子Boltzmann方法不仅仅是一种数值模拟方法，而且是一项重要的科学研究手段。此外，格子Boltzmann方法还具有天生的并行特性，以及边界条件处理简单、程序易于实施等优点。可以预计，随着计算机技术的进一步发展，以及计算方法的逐渐丰富，格子Boltzmann方法将会取得更多成果，并为科技发展发挥更重要的作用。作为一门多学科的交叉产物，格子Boltzmann方法涉及统计力学、流体力学、热力学、传热学以及计算数学等诸多学科。 

新的Intel?Xeon Phi?协处理器（MIC Many Integrated Core）构建在至强处理器的并行编程原则之上，基于X86架构，通过集成诸多（至少50个）低功耗处理器内核，每一个处理器内核具备一个512位的单指令多数据流（SIMD，Single-Instruction Multiple-Data stream）处理单元和很多新的向量 运算指令。Intel?Xeon Phi?处理器优化了每瓦性能。超过每秒一万亿次的计算能力，Intel?Xeon Phi?创造了实现在一个芯片上的超级计算机之奇迹。这个崭新的微架构具备突破性的每瓦性能，但也依赖于那些能够充分并行扩展到诸多内核、线程和向量的应用程序。英特尔采取了一种崭新的方法来帮助释放这种并行能力。英特尔尽最大可能沿用了人们易于理解的标准编程语言（包括C，C++和Fortran）以及现存的并行编程标准。程序员不再被迫采用非标准的或是硬件依赖的编程模式；而且，这种基于标准的方法保证了最大的代码重用，通过编写可移植、标准化以及面向当前和未来的兼容并行代码将会获得最大的回报。 

MIC拥有极其灵活的编程方式。MIC可以作为一个协处理器存在，也可以被看作是一个独立的节点。基本的MIC编程模型是将MIC看作一个协处理器，CPU根据程序的指令，将一部分代码运行在MIC端。此时存在两类设备，即CPU端和MIC多核协处理器端。 

大涡模拟（LES，Large Eddy Simulation），是近几十年才发展起来的一个流体力学中重要的数值模拟研究方法。它区别于直接数值模拟（DNS，Direct numerical simulation）和雷诺平均（RANS，Reynolds-AveragedNavier-Stokes）方法。其基本思想是对大涡进行计算，对小涡进行模拟。通过滤波函数将湍流的瞬时运动信号分解成大尺度涡运动和小尺度涡运动两部分；其中的大尺度涡拥有较大比例的湍流动能，对雷诺应力产生及湍流扩散起主要作用，且大涡的运动较强依赖于边界条件，即依赖于个别的流动情况，不存在通用模型，须通过控制方程直接进行数值求解；而小尺度涡主要起耗散作用，在高雷诺数下小涡运动趋向各向同性，受边界条件影响较小，故使用通用模型进行模拟。通过精确求解某个尺度以上所有湍流尺度的运动，从而能够捕捉到RANS方法所无能为力的许多非稳态、非平衡过程中出现的大尺度效应和拟序结构，同时又克服了直接数值模拟需要求解所有湍流尺度而带来的巨大计算开销的问题，因而被认为是最具有潜力的湍流数值模拟发展方向。由于其计算耗费依然很大，目前大涡模拟还无法在工程上广泛应用。但是大涡模拟技术对于研究许多流动机理问题提供了更为可靠的手段，可为流动控制提供理论基础，并可为工程上广泛应用的RANS方法改进 提供指导。 

格子Boltzmann方法（LBM）是计算流体力学领域内一种不同于传统数值方法的建模和计算方法，是对Boltzmann方程的一种特殊的离散格式的求解。求解过程是时间推进式的，并且求解过程具有良好的区域性，所以特别适合并行求解。 

一般对格子Boltzmann方程求解，可以分解为两部分：