「OpenLB」の版間の差分
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vtkDataフォルダの中にあるcavity2dvtk.pvdをParaViewで読み込み、計算が実行されていることを確認してください。 | vtkDataフォルダの中にあるcavity2dvtk.pvdをParaViewで読み込み、計算が実行されていることを確認してください。 | ||
== GPUのみで計算実行 == | |||
=== WSL === | |||
==== CUDAのインストール ==== | |||
Windows側でNVIDIAのドライバーを入れておき、nvidia-smiコマンドが実行できることを確認する。 | |||
cudaをインストールする。<ref>https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Linux&target_arch=x86_64&Distribution=WSL-Ubuntu&target_version=2.0&target_type=deb_local</ref><syntaxhighlight lang="bash"> | |||
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/wsl-ubuntu/x86_64/cuda-wsl-ubuntu.pin | |||
sudo mv cuda-wsl-ubuntu.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600 | |||
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/13.2.0/local_installers/cuda-repo-wsl-ubuntu-13-2-local_13.2.0-1_amd64.deb | |||
sudo dpkg -i cuda-repo-wsl-ubuntu-13-2-local_13.2.0-1_amd64.deb | |||
sudo cp /var/cuda-repo-wsl-ubuntu-13-2-local/cuda-*-keyring.gpg /usr/share/keyrings/ | |||
sudo apt-get update | |||
sudo apt-get -y install cuda-toolkit-13-2 | |||
</syntaxhighlight>インストール出来たら環境変数を追加する。<syntaxhighlight lang="bash"> | |||
echo 'export PATH="${PATH}:/usr/local/cuda-13.2/bin"' >> ~/.bashrc | |||
echo 'export LD_LIBRARY_PATH="${LD_LIBRARY_PATH}:/usr/local/cuda-13.2/lib64"' >> ~/.bashrc | |||
source ~/.bashrc | |||
</syntaxhighlight> | |||
==== OpenLBの再コンパイル ==== | |||
config.mkをconfig/gpu_only.mkを参考に書き換える。 | |||
GPUによってパラメータの変更は必要。 | |||
（RTX2060の場合）<syntaxhighlight lang="makefile"> | |||
# Example build config for OpenLB using CUDA on single GPU systems | |||
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# Tested using CUDA 11.4 | |||
# | |||
# Usage: | |||
# - Copy this file to OpenLB root as `config.mk` | |||
# - Adjust CUDA_ARCH to match your specifc GPU | |||
# - Run `make clean; make` | |||
# - Switch to example directory, e.g. `examples/laminar/cavity3dBenchmark` | |||
# - Run `make` | |||
# - Start the simulation using `./cavity3d` | |||
CXX := nvcc | |||
CC := nvcc | |||
CXXFLAGS := -O3 | |||
CXXFLAGS += -std=c++20 --forward-unknown-to-host-compiler | |||
PARALLEL_MODE := NONE | |||
PLATFORMS := CPU_SISD GPU_CUDA | |||
# for e.g. RTX 30* (Ampere), see table in `rules.mk` for other options | |||
CUDA_ARCH := 75 | |||
FLOATING_POINT_TYPE := float | |||
USE_EMBEDDED_DEPENDENCIES := ON | |||
</syntaxhighlight>再コンパイルする。<syntaxhighlight lang="bash"> | |||
make clean | |||
make | |||
</syntaxhighlight> | |||
==== ソルバのコンパイル ==== | |||
ソルバも再コンパイルする。<syntaxhighlight lang="bash"> | |||
make clean | |||
make | |||
</syntaxhighlight> | |||
==== 実行 ==== | |||
実行はCPU版と同じ。<syntaxhighlight lang="bash"> | |||
./<solver> | |||
</syntaxhighlight> | |||
----<references /> | ----<references /> | ||
2026年3月20日 (金) 08:14時点における最新版
OpenLBプロジェクトは、格子ボルツマン法を実装するためのC++パッケージを提供しています。このパッケージは、数値流体力学など、幅広いマルチフィジックス輸送問題に対応します。ソースコードは公開されており、読みやすく、モジュール化され、プラットフォームに依存しない方法で構築されています。これにより、学術アプリケーションと高度なエンジニアリングアプリケーションの両方で、迅速な実装が可能になります。また、新しい物理モデルを追加するための拡張も容易です。
インストール
Windows＋WSL
まずWSLをインストールする。[1]
OpenLBをダウンロードする。[2]ダウンロードしたら圧縮ファイルを解凍する。
WSLを起動する。
WSL内にmakeをインストールする。
sudo apt update
sudo apt install make gcc g++ openmpi-bin libopenmpi-dev
WSL内で解答した圧縮ファイルのフォルダに移動する。 makeを実行します。
make
これでOpenLBのコンパイルは完了です。
インストールの確認
試しに簡単なソルバをコンパイルして計算してみます。
cd examples/laminar/cavity2d
makeします。
make
計算を実行してみます。
./cavity2d
cavity2dフォルダ内にtmpフォルダが作成され、その中に計算結果が保存されています。
vtkDataフォルダの中にあるcavity2dvtk.pvdをParaViewで読み込み、計算が実行されていることを確認してください。
GPUのみで計算実行
WSL
CUDAのインストール
Windows側でNVIDIAのドライバーを入れておき、nvidia-smiコマンドが実行できることを確認する。
cudaをインストールする。[3]
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/wsl-ubuntu/x86_64/cuda-wsl-ubuntu.pin
sudo mv cuda-wsl-ubuntu.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/13.2.0/local_installers/cuda-repo-wsl-ubuntu-13-2-local_13.2.0-1_amd64.deb
sudo dpkg -i cuda-repo-wsl-ubuntu-13-2-local_13.2.0-1_amd64.deb
sudo cp /var/cuda-repo-wsl-ubuntu-13-2-local/cuda-*-keyring.gpg /usr/share/keyrings/
sudo apt-get update
sudo apt-get -y install cuda-toolkit-13-2
インストール出来たら環境変数を追加する。
echo 'export PATH="${PATH}:/usr/local/cuda-13.2/bin"' >> ~/.bashrc
echo 'export LD_LIBRARY_PATH="${LD_LIBRARY_PATH}:/usr/local/cuda-13.2/lib64"' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
OpenLBの再コンパイル
config.mkをconfig/gpu_only.mkを参考に書き換える。
GPUによってパラメータの変更は必要。
（RTX2060の場合）
# Example build config for OpenLB using CUDA on single GPU systems
#
# Tested using CUDA 11.4
#
# Usage:
# - Copy this file to OpenLB root as `config.mk`
# - Adjust CUDA_ARCH to match your specifc GPU
# - Run `make clean; make`
# - Switch to example directory, e.g. `examples/laminar/cavity3dBenchmark`
# - Run `make`
# - Start the simulation using `./cavity3d`
CXX := nvcc
CC := nvcc
CXXFLAGS := -O3
CXXFLAGS += -std=c++20 --forward-unknown-to-host-compiler
PARALLEL_MODE := NONE
PLATFORMS := CPU_SISD GPU_CUDA
# for e.g. RTX 30* (Ampere), see table in `rules.mk` for other options
CUDA_ARCH := 75
FLOATING_POINT_TYPE := float
USE_EMBEDDED_DEPENDENCIES := ON
再コンパイルする。
make clean
make
ソルバのコンパイル
ソルバも再コンパイルする。
make clean
make
実行
実行はCPU版と同じ。
./<solver>