Lagrange-flux schemes: reformulating second-order accurate Lagrange-remap schemes for better node-based HPC performance
Abstract
In a recent paper [Poncet R., Peybernes M., Gasc T., De Vuyst F. (2016) Performance modeling of a compressible hydrodynamics solver on multicore CPUs, in “Parallel Computing: on the road to Exascale”], we have achieved the performance analysis of staggered Lagrange-remap schemes, a class of solvers widely used for hydrodynamics applications. This paper is devoted to the rethinking and redesign of the Lagrange-remap process for achieving better performance using today’s computing architectures. As an unintended outcome, the analysis has lead us to the discovery of a new family of solvers – the so-called Lagrange-flux schemes – that appear to be promising for the CFD community.
Dans un article récent [Poncet R., Peybernes M., Gasc T., De Vuyst F. (2016) Performance modeling of a compressible hydrodynamics solver on multicore CPUs, in “Parallel Computing: on the road to Exascale”], nous avons effectué l’analyse de la performance d’un schéma de type Lagrange+projection à variables décalées ; cette classe de solveurs est très utilisée pour les applications d’hydrodynamique. Dans cet article, on s’intéresse à la reformulation des solveurs Lagrange-projection afin d’améliorer leur performance globale sur architectures de calcul standards. De manière inattendue, l’analyse nous a conduit vers la découverte d’une nouvelle famille de solveurs – appelés schémas Lagrange-flux – qui apparaissent comme très prometteurs dans la communauté CFD.
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