Fluid dynamics simulations with the lattice Boltzmann method (LBM) are very memory-intensive. Alongside reduction in memory footprint, significant performance benefits can be achieved by using FP32 (single) precision compared to FP64 (double) precision, especially on GPUs. Here, we evaluate the possibility to use even FP16 and Posit16 (half) precision for storing fluid populations, while still carrying arithmetic operations in FP32. For this, we first show that the commonly occurring number range in the LBM is a lot smaller than the FP16 number range. Based on this observation, we develop novel 16-bit formats - based on a modified IEEE-754 and on a modified Posit standard - that are specifically tailored to the needs of the LBM. We then carry out an in-depth characterization of LBM accuracy for six different test systems with increasing complexity: Poiseuille flow, Taylor-Green vortices, Karman vortex streets, lid-driven cavity, a microcapsule in shear flow (utilizing the immersed-boundary method) and finally the impact of a raindrop (based on a Volume-of-Fluid approach). We find that the difference in accuracy between FP64 and FP32 is negligible in almost all cases, and that for a large number of cases even 16-bit is sufficient. Finally, we provide a detailed performance analysis of all precision levels on a large number of hardware microarchitectures and show that significant speedup is achieved with mixed FP32/16-bit.


翻译:使用 lattice Boltzmann 方法( LBM ) 的流体动态模拟( 流体动态模拟) 是非常记忆密集的。 在减少记忆足迹的同时, 使用 FP32 (单) 精度比 FP64 (双) 精度可以实现显著的绩效效益, 特别是在 GPUs 上。 这里, 我们评估了使用 甚至 FP16 和 Posit 16 (半) 精度来存储流体人口的可能性, 同时仍然在 FP32 中进行计算操作。 在这方面, 我们首先显示 LBM 中常见的数字范围远小于 FP16 数量。 根据这项观察, 我们开发了新型的16位格式( 以修改后的 IEEE- 754 和修改后的 Positit 标准为基础) 16 。 与 FPBM 的精度具体针对 LBM 需要。 然后, 我们对六种不同测试系统的LBM 精度进行了深度描述: Poiseuill 流、 Tay- Gart 、Karman vortance、 libled cal cal dal 和 main 方法最后显示了多少 的精度的精度大小。 我们发现所有FFFP- 的精度分析。

0
下载
关闭预览

相关内容

【课程推荐】 深度学习中的几何(Geometry of Deep Learning)
专知会员服务
57+阅读 · 2019年11月10日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
149+阅读 · 2019年10月12日
开源书:PyTorch深度学习起步
专知会员服务
50+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
最新BERT相关论文清单,BERT-related Papers
专知会员服务
52+阅读 · 2019年9月29日
IEEE TII Call For Papers
CCF多媒体专委会
3+阅读 · 2022年3月24日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium8
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月16日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium7
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月15日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium6
中国图象图形学学会CSIG
2+阅读 · 2021年11月12日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium5
中国图象图形学学会CSIG
1+阅读 · 2021年11月11日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium4
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月10日
RoBERTa中文预训练模型:RoBERTa for Chinese
PaperWeekly
57+阅读 · 2019年9月16日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月20日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月19日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月18日
Communication Bounds for Convolutional Neural Networks
VIP会员
相关VIP内容
【课程推荐】 深度学习中的几何(Geometry of Deep Learning)
专知会员服务
57+阅读 · 2019年11月10日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
149+阅读 · 2019年10月12日
开源书:PyTorch深度学习起步
专知会员服务
50+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
最新BERT相关论文清单,BERT-related Papers
专知会员服务
52+阅读 · 2019年9月29日
相关资讯
IEEE TII Call For Papers
CCF多媒体专委会
3+阅读 · 2022年3月24日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium8
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月16日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium7
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月15日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium6
中国图象图形学学会CSIG
2+阅读 · 2021年11月12日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium5
中国图象图形学学会CSIG
1+阅读 · 2021年11月11日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium4
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月10日
RoBERTa中文预训练模型:RoBERTa for Chinese
PaperWeekly
57+阅读 · 2019年9月16日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员