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．