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Technische Universität München

 
 

Die Wissenschaftler des Lehrstuhls für Aerodynamik an der Technischen Universität München (TUM) beschäftigen sich mit der Aerodynamik von Luft- und Raumfahrzeugen, Automobilen und Gebäuden. Bei Luftfahrzeugen setzen sich die Experten beispielsweise mit Nachlaufwirbeln, hochmanövrierfähigen Flugzeugen oder zukünftigen Raumtransportsystemen auseinander. Sie helfen bei bodengebundenen Fahrzeugen, Lärm, Luftwiderstand und Vibrationen zu verhindern und untersuchen bei Gebäuden unter anderem die Schadstoffausbreitung. Diese Anwendungsforschung basiert auf intensiver Grundlagenforschung in der numerischen Modellierung der Strömungsphysik und der Turbulenzmodellierung.

Wesentliches Werkzeug der Grundlagen- und Anwendungsforschung ist die numerische Strömungssimulation (Computational Fluid Dynamics, CFD). „Mit CFD werden strömungsmechanische Probleme numerisch simuliert, wodurch CFD eine wichtige Ergänzung zu Windkanalversuchen, insbesondere für physikalisch komplexe Strömungen, ist“, erläutert Prof. Dr.-Ing. Nikolaus A. Adams, Ordinarius am Lehrstuhl für Aerodynamik an der TU München.

DIE HERAUSFORDERUNG

Eine der numerischen Methoden, die für CFD verwendet werden, heißt Lattice-Boltzmann-Methode (LBM). Eine Besonderheit dieses Ansatzes ist die zusätzliche Diskretisierung des Geschwindigkeitsraumes. LBM ist aufgrund der Struktur des Rechengitters und des Rechenalgorithmus besonders zur Berechnung von Strömungen um komplexe Körper geeignet.

„Mit Hilfe des LBM-Verfahrens untersuchen wir das Strömungsverhalten am so genannten Ahmed Car Body. Das ist eine vereinfachte Automobilgeometrie für experimentelle und numerische Grundlagenuntersuchungen an Fahrzeugen“, erklärt Dr.-Ing. Thomas Indinger, Leiter der Automobilaerodynamik am Lehrstuhl von Professor Adams. „Eine typische Simulation an diesem Modell besteht aus 48 Millionen dreidimensionalen Diskretisierungsvolumina und benötigt über 102.000 Zeitschritte. Ein mehrere hunderttausend Euro teurer Supercomputer braucht für die vollständige Berechnung einer solchen Simulation knapp 60 Stunden.“

Die gleiche Aufgabe lässt sich aber auch in einem Bruchteil der Zeit erledigen – und zwar auf einem System, das lediglich ein- bis zweitausend Euro kostet. Das Geheimnis dieses preiswerten Temporausches: Die Simulationen werden mit Hilfe von herkömmlichen Grafikkarten durchgeführt. Grafikprozessoren (Graphics Processing Unit, GPU) können aufgrund ihrer massiv-parallelen Architektur berechnungsintensive Aufgaben um ein Vielfaches schneller erledigen als herkömmliche Hauptprozessoren (Central Processing Unit, CPU).
DIE LÖSUNG

Unter der Leitung von Dr.-Ing. Thomas Indinger konnte nun eine studentische Forschungsarbeit beweisen, dass auch schon mit einer handelsüblichen Grafikkarte eine erhebliche Beschleunigung der Rechenvorgänge möglich ist. Das Ergebnis war verblüffend: Mit Hilfe der Mittelklassen-Grafik­karte, die bereits ab 100 Euro erhältlich ist, konnten die Berechnungen im Vergleich zur konventionellen Vorgehensweise mit Nutzung der CPU auf das 7-Fache beschleunigen.

Laut Dr.-Ing. Thomas Indinger belegt die Forschungsarbeit eindeutig, dass dem Einsatz von Grafikprozessoren in Wissenschaft und Forschung die Zukunft gehören wird: „Es hat sich gezeigt, dass Grafikprozessoren aufgrund ihrer massiv-parallelen Architektur berechnungsintensive Aufgaben um ein Vielfaches schneller erledigen können als herkömmliche Hauptprozessoren. Gerade in Bereichen, in denen daten- und rechenintensive Grundlagenforschung betrieben wird, sehen wir deshalb große Chancen für eine zunehmende Verbreitung von GPU-Lösungen.“

DIE AUSWIRKUNGEN

Vor dem Hintergrund der positiven Ergebnisse der Forschungsarbeit gehen die TU München und NVIDIA nun eine engere Kooperation ein. NVIDIA stellt dem Lehrstuhl für Aerodynamik im nächsten Schritt professionelle Tesla-Karten zur Verfügung. Tesla ist NVIDIAs High-Performance-Computing-Produktlinie. Im Gegensatz zu den Consumer-GPUs sind Tesla-Karten für den Dauereinsatz im professionellen Umfeld konzipiert; sie verfügen über bis zu 4 GB Speicher und bieten eine Performance von 1 Teraflop pro Karte.

Es ist nun geplant, durch den Einsatz von Tesla-HPC-Karten die Berechnungen der Strömungssimulationen um das 40-Fache zu beschleunigen.



 
 
 
 
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