Estudo de desempenho e de eficiência energética em simulação de dinâmica de fluidos multifásicos nas arquiteturas NVIDIA Volta V100 e Grace Hopper GH200

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2024
Autor(a) principal: Teixeira, Thiago Daniel Quimas Simões
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Laboratório Nacional de Computação Científica
Coordenação de Pós-Graduação e Aperfeiçoamento (COPGA)
Brasil
LNCC
Programa de pós-graduação em Modelagem Computacional
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Dinâmica de Fluidos Computacional
Processamento Paralelo
GPU
Arquitetura Manycore
Perfiladores
Método Lattice Boltzmann.
Computational Fluid Dynamics
Parallel Processing
Manycore Architecture
CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Link de acesso: https://tede.lncc.br/handle/tede/403
Resumo: Este trabalho de dissertação propõe identificar como uma aplicação da área de Dinâmica de Fluidos Computacional (CFD) utiliza os recursos computacionais em arquiteturas de processamento paralelo manycore. Para isto são apresentados estudos de perfilagem e análises de desempenho de um Simulador de Fluidos Multifásico baseado no Método Lattice Boltzmann (LBM) nas recentes arquiteturas GPUs da NVIDIA, a V100 e a GH200. Como objetivo secundário, este trabalho apresenta um estudo do desempenho do Simulador para diversas malhas de dados de entrada e um estudo sobre e eficiência energética do Simulador para ambas arquiteturas. Os resultados indicam que a arquitetura GH200 supera consistentemente a V100 em termos de desempenho, em especial para grandes malhas de dados, com ganhos de até 2.82 vezes. Além disso, a GH200 demonstrou uma eficiência energética superior, consumindo até 53% menos energia em comparação à V100. A análise de perfilagem com o NVIDIA NSight Compute identificou os principais fatores que contribuem para a perda de desempenho, destacando a necessidade de otimização no acesso à memória.
id LNCC_67a67653d5c7f259e547fc7252f8d2b7
oai_identifier_str oai:tede-server.lncc.br:tede/403
network_acronym_str LNCC
network_name_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do LNCC
repository_id_str
spelling Estudo de desempenho e de eficiência energética em simulação de dinâmica de fluidos multifásicos nas arquiteturas NVIDIA Volta V100 e Grace Hopper GH200Performance and energy efficiency study in multiphase fluid dynamics simulation in NVIDIA Volta V100 and Grace Hopper GH200 architecturesDinâmica de Fluidos ComputacionalProcessamento ParaleloGPUArquitetura ManycorePerfiladoresMétodo Lattice Boltzmann.Computational Fluid DynamicsParallel ProcessingManycore ArchitectureCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOEste trabalho de dissertação propõe identificar como uma aplicação da área de Dinâmica de Fluidos Computacional (CFD) utiliza os recursos computacionais em arquiteturas de processamento paralelo manycore. Para isto são apresentados estudos de perfilagem e análises de desempenho de um Simulador de Fluidos Multifásico baseado no Método Lattice Boltzmann (LBM) nas recentes arquiteturas GPUs da NVIDIA, a V100 e a GH200. Como objetivo secundário, este trabalho apresenta um estudo do desempenho do Simulador para diversas malhas de dados de entrada e um estudo sobre e eficiência energética do Simulador para ambas arquiteturas. Os resultados indicam que a arquitetura GH200 supera consistentemente a V100 em termos de desempenho, em especial para grandes malhas de dados, com ganhos de até 2.82 vezes. Além disso, a GH200 demonstrou uma eficiência energética superior, consumindo até 53% menos energia em comparação à V100. A análise de perfilagem com o NVIDIA NSight Compute identificou os principais fatores que contribuem para a perda de desempenho, destacando a necessidade de otimização no acesso à memória.This work proposes to identify how an application in the field of Computational Fluid Dynamics (CFD) utilizes computational resources in manycore parallel processing architectures. To achieve this, profiling studies and performance analyses of a Multiphase Fluid Simulator based on the Lattice Boltzmann Method (LBM) are presented for the recent NVIDIA GPU architectures, the V100 and GH200. As a secondary objective, this work presents a study of the simulator’s performance for various input data meshes and an analysis of the simulator’s energy efficiency for both architectures. The results indicate that the GH200 architecture consistently overcomes the V100 in terms of performance, especially for large data meshes, with gains of up to 2.82 times. Additionally, the GH200 demonstrated superior energy efficiency, consuming up to 53% less energy compared to the V100. Profiling analysis with NVIDIA NSight Compute identified key factors contributing to performance loss, highlighting the need for optimization in memory access.Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCCFundação Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPESLaboratório Nacional de Computação CientíficaCoordenação de Pós-Graduação e Aperfeiçoamento (COPGA)BrasilLNCCPrograma de pós-graduação em Modelagem ComputacionalBarros, Carla Osthoff Ferreira deSurmas, RodrigoBorges, Marcio RentesBarros, Carla Osthoff Ferreira deKaram, Jose FilhoOliveira, Sanderson Lincohn Gonzaga deTeixeira, Thiago Daniel Quimas Simões2024-12-03T14:41:08Z2024-09-27info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfTEIXEIRA, Thiago Daniel Quimas Simões. Estudo de desempenho e de eficiência energética de um código de simulação dinâmica de fluidos multifásicos nas arquiteturas NVIDIA volta V100 e Grace Hopper GH200. Petrópolis, RJ, 2024. 67 f. Dissertação (Mestrado em Modelagem Computacional) - Laboratório Nacional de Computação Científica, Petrópolis, 2024https://tede.lncc.br/handle/tede/403porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do LNCCinstname:Laboratório Nacional de Computação Científica (LNCC)instacron:LNCC2025-01-24T17:01:36Zoai:tede-server.lncc.br:tede/403Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://tede.lncc.br/PUBhttps://tede.lncc.br/oai/requestlibrary@lncc.br||library@lncc.bropendoar:2025-01-24T17:01:36Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do LNCC - Laboratório Nacional de Computação Científica (LNCC)false
dc.title.none.fl_str_mv Estudo de desempenho e de eficiência energética em simulação de dinâmica de fluidos multifásicos nas arquiteturas NVIDIA Volta V100 e Grace Hopper GH200
Performance and energy efficiency study in multiphase fluid dynamics simulation in NVIDIA Volta V100 and Grace Hopper GH200 architectures
title Estudo de desempenho e de eficiência energética em simulação de dinâmica de fluidos multifásicos nas arquiteturas NVIDIA Volta V100 e Grace Hopper GH200
spellingShingle Estudo de desempenho e de eficiência energética em simulação de dinâmica de fluidos multifásicos nas arquiteturas NVIDIA Volta V100 e Grace Hopper GH200
Teixeira, Thiago Daniel Quimas Simões
Dinâmica de Fluidos Computacional
Processamento Paralelo
GPU
Arquitetura Manycore
Perfiladores
Método Lattice Boltzmann.
Computational Fluid Dynamics
Parallel Processing
Manycore Architecture
CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
title_short Estudo de desempenho e de eficiência energética em simulação de dinâmica de fluidos multifásicos nas arquiteturas NVIDIA Volta V100 e Grace Hopper GH200
title_full Estudo de desempenho e de eficiência energética em simulação de dinâmica de fluidos multifásicos nas arquiteturas NVIDIA Volta V100 e Grace Hopper GH200
title_fullStr Estudo de desempenho e de eficiência energética em simulação de dinâmica de fluidos multifásicos nas arquiteturas NVIDIA Volta V100 e Grace Hopper GH200
title_full_unstemmed Estudo de desempenho e de eficiência energética em simulação de dinâmica de fluidos multifásicos nas arquiteturas NVIDIA Volta V100 e Grace Hopper GH200
title_sort Estudo de desempenho e de eficiência energética em simulação de dinâmica de fluidos multifásicos nas arquiteturas NVIDIA Volta V100 e Grace Hopper GH200
author Teixeira, Thiago Daniel Quimas Simões
author_facet Teixeira, Thiago Daniel Quimas Simões
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Barros, Carla Osthoff Ferreira de
Surmas, Rodrigo
Borges, Marcio Rentes
Barros, Carla Osthoff Ferreira de
Karam, Jose Filho
Oliveira, Sanderson Lincohn Gonzaga de
dc.contributor.author.fl_str_mv Teixeira, Thiago Daniel Quimas Simões
dc.subject.por.fl_str_mv Dinâmica de Fluidos Computacional
Processamento Paralelo
GPU
Arquitetura Manycore
Perfiladores
Método Lattice Boltzmann.
Computational Fluid Dynamics
Parallel Processing
Manycore Architecture
CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
topic Dinâmica de Fluidos Computacional
Processamento Paralelo
GPU
Arquitetura Manycore
Perfiladores
Método Lattice Boltzmann.
Computational Fluid Dynamics
Parallel Processing
Manycore Architecture
CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
description Este trabalho de dissertação propõe identificar como uma aplicação da área de Dinâmica de Fluidos Computacional (CFD) utiliza os recursos computacionais em arquiteturas de processamento paralelo manycore. Para isto são apresentados estudos de perfilagem e análises de desempenho de um Simulador de Fluidos Multifásico baseado no Método Lattice Boltzmann (LBM) nas recentes arquiteturas GPUs da NVIDIA, a V100 e a GH200. Como objetivo secundário, este trabalho apresenta um estudo do desempenho do Simulador para diversas malhas de dados de entrada e um estudo sobre e eficiência energética do Simulador para ambas arquiteturas. Os resultados indicam que a arquitetura GH200 supera consistentemente a V100 em termos de desempenho, em especial para grandes malhas de dados, com ganhos de até 2.82 vezes. Além disso, a GH200 demonstrou uma eficiência energética superior, consumindo até 53% menos energia em comparação à V100. A análise de perfilagem com o NVIDIA NSight Compute identificou os principais fatores que contribuem para a perda de desempenho, destacando a necessidade de otimização no acesso à memória.
publishDate 2024
dc.date.none.fl_str_mv 2024-12-03T14:41:08Z
2024-09-27
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv TEIXEIRA, Thiago Daniel Quimas Simões. Estudo de desempenho e de eficiência energética de um código de simulação dinâmica de fluidos multifásicos nas arquiteturas NVIDIA volta V100 e Grace Hopper GH200. Petrópolis, RJ, 2024. 67 f. Dissertação (Mestrado em Modelagem Computacional) - Laboratório Nacional de Computação Científica, Petrópolis, 2024
https://tede.lncc.br/handle/tede/403
identifier_str_mv TEIXEIRA, Thiago Daniel Quimas Simões. Estudo de desempenho e de eficiência energética de um código de simulação dinâmica de fluidos multifásicos nas arquiteturas NVIDIA volta V100 e Grace Hopper GH200. Petrópolis, RJ, 2024. 67 f. Dissertação (Mestrado em Modelagem Computacional) - Laboratório Nacional de Computação Científica, Petrópolis, 2024
url https://tede.lncc.br/handle/tede/403
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Laboratório Nacional de Computação Científica
Coordenação de Pós-Graduação e Aperfeiçoamento (COPGA)
Brasil
LNCC
Programa de pós-graduação em Modelagem Computacional
publisher.none.fl_str_mv Laboratório Nacional de Computação Científica
Coordenação de Pós-Graduação e Aperfeiçoamento (COPGA)
Brasil
LNCC
Programa de pós-graduação em Modelagem Computacional
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do LNCC
instname:Laboratório Nacional de Computação Científica (LNCC)
instacron:LNCC
instname_str Laboratório Nacional de Computação Científica (LNCC)
instacron_str LNCC
institution LNCC
reponame_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do LNCC
collection Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do LNCC
repository.name.fl_str_mv Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do LNCC - Laboratório Nacional de Computação Científica (LNCC)
repository.mail.fl_str_mv library@lncc.br||library@lncc.br
_version_ 1832738028525715456

Registros relacionados