[论文解读] HPC realization of a controlled turbulent round jet using OpenFOAM

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

Fluid Dynamics and Turbulent Flows参考文献 9被引用 3

一句话总结

本文通过结合并行统计平均与网格分区，并实现一种增量投影法，提升了 OpenFOAM 在低雷诺数（ReD = 2000）湍流圆射流（受零净质量通量 ZNMF 执行器控制）的直接数值模拟（DNS）中的高性能计算（HPC）能力。作者实现了 30% 的加速，且在 624 个处理器下达到 87% 的有效并行效率，显著提升了可扩展性，并减少了湍流统计量收集的耗时。

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.

研究动机与目标

• 为解决 OpenFOAM 在模拟低雷诺数（ReD = 2000）ZnMF 控制的高保真湍流圆射流时可扩展性有限的问题。
• 降低在非定常 DNS 模拟中收集湍流统计量所导致的主要耗时开销。
• 通过结合集合平均与网格分区，提升负载均衡与数据采样效率，从而增强并行效率。
• 通过用非迭代的增量投影法替代迭代的 PISO 算法，降低非定常求解器的时间步开销。

提出的方法

• 在超算系统（VSC）上使用 OpenFOAM 对带有多个 ZNMF 执行器的轴对称湍流圆射流进行 DNS。
• 实现一种混合统计平均方法，结合集合平均与时间平均，以实现高效的并行数据采样。
• 采用网格分区进行域分解，并在可扩展性研究中实现最多 2048 个处理器的负载均衡。
• 引入一种增量投影法，非迭代地求解动量方程与连续性方程，同时保持二阶精度。
• 通过将标准迭代 PISO 算法替换为非迭代方案，优化求解器，降低时间步开销。
• 通过强可扩展性测试及不同配置下并行效率与加速比的对比，验证性能改进效果。

实验结果

研究问题

• RQ1 结合并行统计平均与网格分区，能否显著提升 OpenFOAM 在 ZNMF 控制射流 DNS 模拟中的可扩展性？
• RQ2 增量投影法对 OpenFOAM 非定常求解器中时间步性能有何影响？
• RQ3 与仅使用网格分区的标准方法相比，混合统计平均方法在并行效率与加速比方面表现如何？
• RQ4 在统计数据采集中，增加集合成员数（R）在多大程度上可进一步提升并行效率？
• RQ5 激励频率对受控湍流射流中相干结构的形成与混合效率有何影响？

主要发现

• 混合统计平均方法在 624 个处理器下实现了 540.56 的有效加速比与 87% 的并行效率，显著优于仅使用网格分区的方法（加速比 423.94，效率 68%）。
• 增量投影法使时间步开销降低超过 30%，在非定常求解器中展现出显著的性能提升。
• 在激励频率接近自然射流不稳定性频率的受控行为中（如 Con1），观察到增强的相干结构，并在下游位置出现延长的谱峰。
• 受控案例（Con0.5、Con1、Con2）的卷吸率与标量衰减率显著改善，其中 Con1 展现出最佳的混合效率。
• 谱分析显示，由于涡对配对效应，激励频率处及其倍频分量（子谐波）出现明显峰值，尤其在低频激励情况下更为显著。
• 结果表明，增加集合成员数（R）可进一步提升性能，当前 R=4 的限制仍有优化潜力。