論文の概要: Multi-GPU Approach for Training of Graph ML Models on large CFD Meshes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.13592v1
• Date: Tue, 25 Jul 2023 15:49:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-26 16:17:48.198057
• Title: Multi-GPU Approach for Training of Graph ML Models on large CFD Meshes
• Title（参考訳）: 大規模CFDメッシュを用いたグラフMLモデルの学習のためのマルチGPUアプローチ
• Authors: Sebastian Str\"onisch, Maximilian Sander, Andreas Kn\"upfer, Marcus Meyer
• Abstract要約: メッシュベースの数値解法は多くのデザインツールチェーンにおいて重要な部分である。 機械学習に基づく代理モデルは近似解を予測するのに速いが、精度に欠けることが多い。 本稿では、グラフベース機械学習の領域から産業関連メッシュサイズまで、最先端のサロゲートモデルをスケールする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Mesh-based numerical solvers are an important part in many design tool chains. However, accurate simulations like computational fluid dynamics are time and resource consuming which is why surrogate models are employed to speed-up the solution process. Machine Learning based surrogate models on the other hand are fast in predicting approximate solutions but often lack accuracy. Thus, the development of the predictor in a predictor-corrector approach is the focus here, where the surrogate model predicts a flow field and the numerical solver corrects it. This paper scales a state-of-the-art surrogate model from the domain of graph-based machine learning to industry-relevant mesh sizes of a numerical flow simulation. The approach partitions and distributes the flow domain to multiple GPUs and provides halo exchange between these partitions during training. The utilized graph neural network operates directly on the numerical mesh and is able to preserve complex geometries as well as all other properties of the mesh. The proposed surrogate model is evaluated with an application on a three dimensional turbomachinery setup and compared to a traditionally trained distributed model. The results show that the traditional approach produces superior predictions and outperforms the proposed surrogate model. Possible explanations, improvements and future directions are outlined.
• Abstract（参考訳）: メッシュベースの数値解法は多くのデザインツールチェーンにおいて重要な部分である。 しかし、計算流体力学のような正確なシミュレーションは時間と資源消費であり、シュロゲートモデルが解プロセスの高速化に使われている。 一方,機械学習に基づくサロゲートモデルでは,近似解の予測は高速であるが,精度に欠けることが多い。 このように、予測器-相関器手法による予測器の開発が焦点であり、代理モデルが流れ場を予測し、数値解法がそれを補正する。 本稿では,グラフベース機械学習の領域から数値フローシミュレーションの産業関連メッシュサイズまで,最先端のサロゲートモデルをスケールする。 このアプローチは、フロードメインを複数のGPUに分割し、トレーニング中にこれらのパーティション間でハロー交換を提供する。 利用したグラフニューラルネットワークは数値メッシュ上で直接動作し、メッシュの他のすべての特性と同様に複雑なジオメトリを保存することができる。 提案するサロゲートモデルは,3次元ターボ機械システムに適用して評価し,従来の分散モデルと比較した。 その結果,従来の手法では優れた予測が得られ,サロゲートモデルよりも優れていた。 説明、改善、今後の方向性について概説する。

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