Implicaciones de velocidad, potencia y costo para la aceleración por GPU de la Dinámica de Fluidos Computacional en sistemas de HPC

La Dinámica de Fluidos Computacional (CFD) es la simulación del flujo de fluidos realizada con el uso de hardware computacional. Las ecuaciones subyacentes son computacionalmente desafiantes de resolver y requieren computación de alto rendimiento (HPC) para resolverlas en un tiempo práctico cuando se requiere un nivel razonable de fidelidad. Las simulaciones son intensivas en memoria, habiendo estado previamente limitadas a solucionadores de unidad central de procesamiento (CPU), ya que la memoria de acceso aleatorio de video (VRAM) de la unidad de procesamiento gráfico (GPU) era insuficiente. Sin embargo, con los recientes desarrollos en el diseño de GPU y el aumento de VRAM, la aceleración por GPU de los flujos de trabajo resueltos por CPU es ahora posible. A escala de HPC, sin embargo, muchos detalles operacionales aún son desconocidos. Este artículo utiliza ANSYS Fluent, un código comercial líder en CFD, para investigar la velocidad de cálculo, el consumo de energía y las consideraciones de costo en unidades de servicio (SU) para la aceleración por GPU de flujos de trabajo de CFD en arquitecturas de HPC. Para proporcionar un análisis completo, se han evaluado diferentes arquitecturas de CPU y GPUs. Se observa que la velocidad de cálculo de GPU es más rápida, sin embargo, la velocidad de inicialización, el rendimiento de energía y costo no son tan claros. Mientras que las tarjetas A100 más grandes funcionan bien con respecto al consumo de energía, esto no se observa en las tarjetas V100. En situaciones donde se requiere más de una GPU, su adopción puede no ser beneficiosa desde una perspectiva de energía o costo.