由NASA牽頭的“CFD愿景2030”研究于2014年發布，并已成為CFD在航空航天領域應用的一個理想目標。

該研究制定的技術發展路線圖如下圖所示：

該路線圖確定了六個主要技術領域，分別是：

1. 高性能計算(HPC)
2. 物理建模
3. 算法
4. 幾何和網格生成
5. 知識提取
6. 多學科分析與優化(MDAO)
   
   

每個領域的子主題將在2015年至2030年期間成熟。目標是到2030年將CFD應用于日益復雜的航空航天應用。這些技術的發展是成功解決一系列重大挑戰問題的基礎。

美國航天航空學會（AlAA）認識到路線圖對改進CFD技術的持續效用，圍繞這一愿景成立了一個集成委員會。該委員會的章程之一是保持對路線圖的認可，并強調正在進行的航空航天CFD研究需求。

本文將介紹高性能計算（HPC）部分。

01

當前進展

在技術路線圖15年的跨度中，高性能計算的第一個里程碑出現在2019年，NASA 演示了CFD中極端并行算法的實現。當時，橡樹嶺國家實驗室(ORNL)的Summit系統是世界上最強的高性能計算系統。

Summit超算（目前世界排名第5）

Summit的絕對性能相當于大約120萬個Intel Xeon Gold 6148（40核心）。

NASA使用自研的FUN3D 非結構化網格求解器對載人火星著陸器的超音速反推概念模型進行長時間、高分辨率模擬的參數研究，使用了60億網格，每次模擬產生數百Tb的輸出數據。

其他案例：

基于LES的飛機發動機高空再點火仿真

280億網格模擬大型客機著陸

02

未來展望

• 計算軟件革新

在過去的二十年中，由于硬件沒有顛覆性的更新，這使得軟件不需要進行根本性的更改。通用高級語言(如Fortran、C和C++)的編譯器可以最小的開發工作量提供合理的性能。提高性能往往通過大幅增加并發性或并行性。

對于未來而言，硬件方向的一些根本性轉變將對應用程序開發人員具有深遠的影響。當今絕大多數的大規模計算科學應用軟件將需要重新構建，以利用新興的下一代硬件系統的潛力。現有的應用程序實際上可能在未來的系統上表現得更差。例如，為了達到世界上許多超算系統中的gpu處理器最大程度的峰值性能，應用程序開發人員現在必須在節點級別上增加幾個數量級的并行性。在當今的許多主力算法中實現這種程度的并行能力可能是一個巨大的挑戰，這將迫使開發人員重新定制現有的算法，甚至完全放棄它們。

• 量子計算機
  
  

高性能計算路線圖的第二路線旨在尋求革命性的硬件技術的發展，這些技術可能具有在科學和工程領域實現顛覆性變革的潛力。量子計算領域有望通過量子物理的基本物理特性實現更高效的計算。近年來，基礎研究在這一領域取得了巨大的進展，美國能源部、國防部、國家科學基金會等機構以及私營企業和世界其他國家積極資助了大量工作。NASA長期以來一直贊助NASA艾姆斯研究中心的量子人工智能實驗室(QuAlL)項目。

• 神經元計算機
  

神經元計算的靈感來自人腦中神經元和突觸控制的生物過程。這樣的處理器似乎很適合人工智能和機器學習領域，最終可能會與傳統的硬件一起發揮作用。目前的成果有基于Loihi架構的Intel Pohoiki beach 處理器，以及IBM 的TrueNorth處理器。

—— end ——

文章來源：基算仿真