Dans l'une des utilisations les plus intensives à ce jour du supercalculateur HiPerGator de l'Université de Floride, les ingénieurs UF ont fidèlement reproduit la turbulence et la complexité de l'air chaud s'élevant le long d'un mur - une simulation auparavant impossible avec des applications dans la sécurité incendie domestique et le chauffage et le refroidissement.

Une simulation aussi fine et détaillée des soi-disant panaches de parois thermiques n'a pas été possible dans le passé en raison de la complexité des mouvements d'air. Mais grâce à l'utilisation dédiée de 90 % du cluster d'IA du HiPerGator pendant plusieurs jours, l'équipe de recherche dirigée par le professeur d'ingénierie UF Sivaramakrishnan Balachandar a pu suivre les tourbillons turbulents de torsion et de tourbillonnement de l'air au niveau submillimétrique.

"Nous avons utilisé la quasi-totalité du cluster HiPerGator AI pour résoudre un problème qui n'a jusqu'à présent pas été résolu dans notre communauté à ce niveau de détail", a déclaré Balachandar. "L'écoulement turbulent est l'un des grands défis de la science et de l'ingénierie. La turbulence nous affecte partout, des performances des avions aux traces d'ouragans et aux panaches volcaniques."

Les panaches de paroi thermique se produisent lorsque de l'air chaud et flottant s'élève le long d'une surface verticale. Ce processus a lieu pendant les incendies de maison et peut propager rapidement les incendies s'il n'est pas maîtrisé. Mais des panaches de murs thermiques moins destructeurs se produisent chaque jour lorsque l'air chauffé ou refroidi monte ou descend le long des murs dans les espaces intérieurs. Des processus très similaires expliquent les coulées de boue et les courants chargés de sédiments - des panaches tournés sur le côté.

De nombreux scientifiques ont étudié expérimentalement les panaches thermiques, mais cela nécessite la construction de sites de test coûteux et est limité par le nombre de capteurs pouvant être placés sur un mur. Ces capteurs affectent également les mesures mêmes qui sont prises, brouillant les données.

Les modèles informatiques de panaches de parois thermiques résolvent de nombreux problèmes d'expériences réelles, mais les types de simulations qui peuvent être exécutées sur un ordinateur de tous les jours sont flous et à faible résolution. L'échelle millimètre par millimètre accomplie par l'équipe de Balachandar nécessite les ressources d'un supercalculateur puissant.

Les chercheurs ont conçu leur simulation pour reproduire les mouvements de l'air dans une vraie maison. Pratiquement, ils ont introduit de l'air chaud au bas d'un mur le long de la plinthe et l'ont regardé évoluer dans le temps en s'élevant. La maison simulée avait des murs verticaux et des lignes de toit de différentes pentes le long desquelles les panaches thermiques se développaient, tout comme ce qui se passerait dans une vraie maison.

Avec les expériences et les théories du monde réel, ces types de simulations constituent un pilier majeur des découvertes scientifiques, déclare Balachandar.

"En utilisant des ordinateurs, nous résolvons Mère Nature, et ce que la simulation informatique nous donne est un accès sans précédent à tous les détails de ce qui se passe à l'intérieur. Avec notre simulation, nous pouvons entrer dans le panache du mur et voir tous les coins et recoins", a déclaré Balachandar.

Dans l'ensemble, les chercheurs ont suivi près de 100 milliards de composants, tels que la vitesse, la pression et la température, sur un quart de million d'instants. Les travaux ont nécessité 125 des 140 nœuds du cluster HiPerGator AI. Chaque nœud héberge huit GPU et 128 CPU, qui effectuent chacun différents types de calculs. L'équipe de Balachandar a optimisé son code pour qu'il s'exécute sur les GPU NVIDIA qui alimentent les nœuds du cluster d'IA, améliorant encore les performances de leur simulation.

Ces types de simulations détaillées se répercutent également sur des applications pratiques. Par exemple, les ingénieurs utilisent des modèles beaucoup plus simples - avec des hypothèses éventuellement erronées intégrées - pour les aider à concevoir et à comprendre les systèmes de chauffage domestique ou les codes d'incendie. L'amélioration de ces modèles peut améliorer ces conceptions.

"Nous pouvons maintenant tester les modèles existants et découvrir où ils sont insuffisants. Nous prévoyons d'utiliser l'intelligence artificielle pour analyser nos téraoctets de données et nous aider à développer de meilleurs modèles à utiliser", a déclaré Balachandar. + Explorer plus loin

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