来自西伯利亚联邦大学（SFU）的研究人员与来自莫斯科州立大学和西伯利亚RAS分部的同事提出了一个想法：使用多个图形处理器而不是一台机器来计算流体动力学。该研究成果已发表在《计算机与信息科学通讯》杂志上。
计算流体动力学对解决和分析液体和气体流动与任何表面相互作用时产生的问题至关重要。日常生活中有很多和流体力学相关的，例如：阀门的设计，冲水马桶的设计，汽车流线的设计，空调出风口的设计等等，特别是在设计飞机，汽车，钻井和研究血液循环时使用计算流体力学至关重要。
与中央处理单元（CPU）相比，负责处理图像的图形处理单元（GPU）可以更快速地执行计算流体动力学。据科学家介绍，近年来，GPU的效率已经提高到可以在科学和工程仿真中使用它们的水平，例如用于模拟分子行为，空气动力学或飞行器的计算以及流体动力学。
在包括计算流体动力学在内的许多领域，正在开发使用图形加速器执行劳动密集型操作的计算算法，同时GPU和CPU的并行计算原理也有显着不同，因此，这些算法可以很容易地适应GPU的使用。
GPU的内存容量不足以存储这些计算所需的所有数据。研究人员建议使用多个GPU来进行计算，而不是仅使用一个单元，以方便同时进行并行计算，从而减轻内存不足的问题。在不凝结层流和湍流模拟中科学家测试了这种新技术。与使用现代六核CPU处理器相比，使用多GPU系统的计算速度似乎快了2-3倍。在将来，程序代码进一步发展，便会获得流量建模更加强大的工具。
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