はじめに
OUxSBLI はCUDA Fortranベースの圧縮性流体ソルバーです．なお，SBLIは衝撃波/境界層干渉(Shock/Boundary Layer Interaction:SBLI)です．OpenSBLI に着想を得て開発がスタートし，以下のような研究・学習ニーズを想定しています.
- 圧縮性乱流（SBLI・Taylor-Green Vortesx:TGVなど）のDNS / LES を自前で回したい
- 手間をかけてでもGPU向けに最適化されたコードを実装したい
- PythonからCFDコードを呼び出したい
CFDコードを書きたい欲を満たしたい
OUxSBLIは直交格子上および曲線座標上で圧縮性 Euler / Navier-Stokes / LES 方程式を高次精度有限差分法で解くことができ，2026年6月22日時点でv0.0.2がリリースされています．
| 要素 | 内容 |
|---|---|
| 言語 | CUDA Fortran（NVIDIA HPC SDK 24.x / 25.x） |
| 並列化 | MPI（GPU-aware 対応） |
| 出力 | VTK（.vtr, .vts）形式 → ParaView で可視化 |
| ビルド | CMake + fypp プリプロセッサ |
ソルバーの種類
| ソルバー | 用途 |
|---|---|
3D_solver/ |
3D 直交格子（DNS/LES） |
2D_solver/ |
2D 直交格子（動作確認・収束精度検証） |
3D_solver_curv/ |
3D 一般曲線座標格子（翼周り・圧縮コーナー） |
主な特徴
対流スキーム
| スキーム | 特徴 | 適したケース |
|---|---|---|
| KEEP | 運動エネルギーとエントロピーを離散的に保存．数値散逸なし | 滑らかな渦流（亜音速TGV） |
| SLAU / HRSLAU2 | 低散逸 AUSM 系．衝撃波に強い | SBLI，超音速TGV |
| Hybrid | Ducros センサでKEEP↔SLAU を自動切替 | 衝撃波と乱流が共存する領域 |
| Roe | 古典的な近似リーマン解法 | 強い衝撃波 |
GPU 最適化：AoS+SoA ハイブリッドメモリレイアウト
保存変数は Q(nx, 5, ny, nz) — Array of Structures（AoS）と Structure of Arrays（SoA）を組み合わせたハイブリッドレイアウトを採用しています．これにより，フラックス計算カーネルでのメモリアクセスパターンを GPU のキャッシュ特性に合わせて最適化しています．
GPU 最適化：Shared Memory タイル化
対流カーネル・粘性カーネルでは，スレッドブロック単位での Shared Memory タイリング を実装しています．グローバルメモリへのアクセスをオンチップのShared Memoryにステージングすることで，メモリ帯域幅の消費を抑えています．粘性カーネルでは pipelineMemcpyAsync を用いた非同期パイプライン転送も試験的に導入されています．
Python API
ouxsbli パッケージを使うと，Python から config.fypp と mod_globals.f90 を動的に書き換え，CMake ビルドからシミュレーション実行まで一括で行えます．スキームの比較研究などのパラメトリックスイープに便利です．将来的には機械学習モデルとの融合を見据えています．
クイックスタート
前提条件
- NVIDIA HPC SDK 24.x または 25.x
- CMake 3.18 以上
- fypp（
pip install fypp） - NVIDIA GPU（Ampere 以降推奨）
CUDA Fortran から実行
# 1. リポジトリをクローン
git clone https://github.com/htymjun/OUxSBLI.git
cd OUxSBLI
# 2. fypp をインストール
pip install fypp
# 3. NS Taylor-Green 渦ケースをビルド
cd 3D_solver/NSTGV
cmake -B build && cmake --build build -j
# 4. 実行（2 MPI ランク）
cd build && mpirun -n 2 ./a.out
VTK ファイル（Q00000.vtr, Q00001.vtr, …）が data/ ディレクトリに出力されます．ParaView で時系列として読み込めます．
スキームや精度を変える
config.fypp を編集して再ビルドするだけです．
# 3D_solver/NSTGV/config.fypp
#:set VISC = 'NS' # 'Euler', 'NS', 'LES'
#:set SCHEME = 'Hybrid' # 'KEEP', 'SLAU', 'Roe', 'Hybrid'
#:set ORDER = 6 # 2, 4, 6
#:set TVD = 'hybrid' # 'none', 'tvd', 'hybrid'
#:set BC_X = False # False → 周期境界
fypp が .f90.fypp テンプレートを展開し，設定に特化した Fortran コードを生成します．ランタイム分岐がなく，コンパイル時にスキームが確定するため，実行効率が高いです．
Python API から実行
from ouxsbli import Case
case = Case(
source = "3D_solver/NSTGV",
workdir = "/tmp/nstgv_run",
visc = "NS",
scheme = "SLAU",
accuracy = 6,
tvd = "hybrid",
nx = 128, ny = 128, nz = 128,
Re = 1600.0,
)
case.build()
case.run(nranks=2)
Case クラスが config.fypp と mod_globals.f90 を自動でパッチし，CMake ビルドと mpirun 実行をラップします．
バリデーション
超音速 Taylor-Green 渦（Re=1600, Ma=1.25）
Lusher & Sandham (2021, AIAA J.) の参照データと比較した結果,運動エネルギーとエンストロフィーの時間発展が良好に一致しています.
衝撃波境界層干渉（SBLI）
見栄えの良い可視化を示します．白色の等値面が衝撃波，カラフルな等値面が渦構造を表しています．
おわりに
OUxSBLIはCUDA Fortran による圧縮性流体シミュレーションコードとして，計算精度・GPU 性能・使いやすさのバランスを目指して開発を続けています．
詳細は公式ドキュメントおよび GitHub リポジトリをご参照ください．
- GitHub: https://github.com/htymjun/OUxSBLI
- ドキュメント: https://htymjun.github.io/OUxSBLI/
- DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.19396475
Issue や PR も歓迎しています．