[논문 리뷰] HPC realization of a controlled turbulent round jet using OpenFOAM

Asim Önder, Johan Meyers|arXiv (Cornell University)|2014. 06. 27.

Fluid Dynamics and Turbulent Flows참고 문헌 9인용 수 3

한 줄 요약

이 논문은 저레이놀즈수 흐름(ReD = 2000)에서 제로넷질량유량(ZNMF) 액추에이터로 제어되는 난류 원형 제트의 직접 난류 시뮬레이션(DNS)을 위한 오픈소스 파이프라인(OpenFOAM)의 고성능 컴퓨팅(HPC) 능력을 향상시킨다. 병렬 통계 평균화와 격자 분할을 조합하고, 점진적 프로젝션 방법을 구현함으로써 저자들은 624개 프로세서에서 30%의 성능 향상과 87%의 효과적 병렬 효율을 달성하였으며, 이는 확장성 향상과 난류 통계 수집에 소요되는 월드 타임 감소에 기여한다.

ABSTRACT

The present paper investigates high performance computing abilities of OpenFOAM for a low Reynolds number ($Re_D=2000$) axisymmetric jet subject to multiple zero net mass flux (ZNMF) actuators. First, parallel performance of OpenFOAM is tested by performing a scaling study up to $2048$ processors on a supercomputer of Flemish Supercomputer Center(VSC). Then, a method to improve the parallel efficiency is proposed. The method is based on developing a hybrid concept to calculate the statistical moments. This new concept combines ensemble and time averaging in order to allow data sampling in parallel. The motivation is obtaining a reduction in the walltime to collect turbulent statistics which is observed to be the dominating part in the ZNMF controlled jet flow. Employing this parallel statistical averaging approach in combination with regular grid partitioning parallelism, allowed us conducting DNS cases on $P=624$ processors with an overall speed-up of $S_e=540.56$ and a parallel efficiency of $E_e=0.87$. The parallelization using only grid partitioning exhibited inferior performance with $S_e=423.94$ and $E_e=0.68$. In addition to develop a methodology to increase the parallel performance, we reduced the time step cost of the existing unsteady solver as well. To this end, an incremental projection method is implemented into OpenFOAM and a performance gain above $30\%$ is realized.

연구 동기 및 목표

• 저레이놀즈수(ReD = 2000)에서 ZNMF 제어 난류 원형 제트를 고정밀도로 시뮬레이션할 때 OpenFOAM의 제한된 확장성 문제를 해결하기 위해.
• 비정상적 DNS 시뮬레이션에서 난류 통계 수집에 소요되는 주요 월드 타임 비용을 줄이기 위해.
• 집합 평균화와 격자 분할을 조합하여 부하 균형 및 데이터 샘플링을 향상시킴으로써 병렬 효율을 향상시키기 위해.
• 반복적 PISO 알고리즘을 비반복적 점진적 프로젝션 방법으로 대체함으로써 비정상적 솔버에서 시간 스텝 비용을 감소시키기 위해.

제안 방법

• 초기축 대칭 난류 원형 제트에 다수의 ZNMF 액추에이터를 적용한 DNS를 슈퍼컴퓨터(VSC)에서 OpenFOAM를 사용하여 수행함.
• 효율적인 병렬 데이터 샘플링을 가능하게 하기 위해 집합 평균과 시간 평균을 조합한 하이브리드 통계 평균화 방법을 구현함.
• 확장성 연구에서 최대 2048개 프로세서까지 도메인 분할 및 부하 균형을 위해 격자 분할을 사용함.
• 운동량 및 연속 방정식을 반복 없이 해소하기 위해 점진적 프로젝션 방법을 도입하였으며, 이는 이차 정확도를 유지함.
• 표준 반복적 PISO 알고리즘을 비반복적 방법으로 교체함으로써 솔버를 최적화하여 시간 스텝 비용을 감소시킴.
• 강한 스케일링 테스트와 다양한 구성에서의 병렬 효율 및 스피드업 비교를 통해 성능 향상 여부를 검증함.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 병렬 통계 평균화와 격자 분할을 조합할 경우, ZNMF 제어 제트의 DNS에 대해 OpenFOAM의 확장성 향상에 상당한 기여를 할 수 있는가?
• RQ2 점진적 프로젝션 방법은 OpenFOAM의 비정상적 솔버에서 시간 스텝 성능에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 하이브리드 통계 평균화 접근법은 기존의 격자 기반 분할 대비 병렬 효율성 및 스피드업 측면에서 어떻게 비교되는가?
• RQ4 집합 멤버 수(R)를 증가시켜 통계 데이터 수집의 병렬 효율을 추가로 향상시킬 수 있는가?
• RQ5 작동 주파수는 제어된 난류 제트에서 비정상적 구조 형성과 혼합 효율성에 어떤 영향을 미치는가?

주요 결과

• 하이브리드 통계 평균화 방법은 624개 프로세서에서 효과적 스피드업 540.56와 병렬 효율 87%를 달성하였으며, 격자 기반 분할 대비 유의미하게 뛰어난 성능을 보였다(스피드업 423.94, 효율 68%).
• 점진적 프로젝션 방법은 시간 스텝 비용을 30% 이상 감소시켜 비정상적 솔버에서 상당한 성능 향상을 입증함.
• 자연 제트 불안정성 주파수 근처에서 작동하는 경우(예: Con1)는 강화된 비정상적 구조와 하流지점에서 지속적인 스펙트럼 피크를 보였음.
• 제어된 경우(Con0.5, Con1, Con2)에서는 유입률과 스칼라 감쇠율이 유의미하게 향상되었으며, 특히 Con1에서 혼합 효율성이 가장 우수함.
• 스펙트럼 분석 결과, 특히 저주파 작동의 경우 복합체 쌍생성으로 인해 작동 주파수 피크와 고조파가 명확히 나타남.
• 결과적으로 집합 멤버 수(R)를 증가시킴으로써 현재 R=4의 한계를 초월해 성능 향상 가능성이 있음.