Exploring OpenMP GPU-Offloading for the Lattice Boltzmann Method

Abstract

Lattice-Boltzmann-metoden (LBM) er en av de populære numeriske metodene for simulering av både enkle og komplekse fluidsimuleringer innen numerisk fluiddynamikk (CFD). I dette arbeidet implementerer vi en enkel LVM proxy-applikasjon fra grunnen av, basert på ligninger fra tidligere arbeid, og parallelliserer det for flerkjernede CPU-er, GPU-er og multi-nodesystemer ved hjelp av CPU-basert OpenMP, OpenMP GPU-avlasting og MPI.

OpenMP gir et enhetlig parallelliseringsgrensesnitt for både CPU-er, GPU-er og andre akseleratorer. Resultatene våre for LBM-proxy-applikasjonen viser at OpenMP GPU-avlasting gir en svært betydelig ytelsesøkning sammenlignet med CPU-basert parallellisering og til og med konkurransedyktig ytelse sammenlignet med CUDA. OpenMP GPU-avlasting har derfor vist seg å være et gyldig alternativ til CUDA for enkle brukstilfeller.

The lattice Boltzmann method is one of the popular numerical methods of simulating both simple and complex fluid simulations within computational fluid dynamics. In this work, we implement a simple LBM proxy application from scratch, based on equations from previous work, and parallelize it for multi-core CPUs, GPUs and multi-node systems using CPU-based OpenMP, OpenMP GPU-offloading, CUDA and MPI.

OpenMP provides a unified parallelization interface for both CPUs, GPUs and other accelerators. Our results for the LBM proxy application show that OpenMP GPU-offloading provides a very significant performance boost compared to CPU-based parallelization and even competitive performance compared to CUDA. OpenMP GPU-offloading has therefore proven itself to be a valid alternative to CUDA for simple use cases.