AutoMat: automatic differentiation for generalized standard materials on GPUs

  • We propose a universal method for the evaluation of generalized standard materials that greatly simplifies the material law implementation process. By means of automatic differentiation and a numerical integration scheme, AutoMat reduces the implementation effort to two potential functions. By moving AutoMat to the GPU, we close the performance gap to conventional evaluation routines and demonstrate in detail that the expression level reverse mode of automatic differentiation as well as its extension to second order derivatives can be applied inside CUDA kernels. We underline the effectiveness and the applicability of AutoMat by integrating it into the FFT-based homogenization scheme of Moulinec and Suquet and discuss the benefits of using AutoMat with respect to runtime and solution accuracy for an elasto-viscoplastic example.

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Verfasser*innenangaben:Johannes BlühdornORCiD, Nicolas R. GaugerORCiD, Matthias KabelORCiD
URN:urn:nbn:de:hbz:386-kluedo-78182
DOI:https://doi.org/10.1007/s00466-021-02105-2
ISSN:1432-0924
Titel des übergeordneten Werkes (Englisch):Computational Mechanics
Verlag:Springer Nature - Springer
Dokumentart:Wissenschaftlicher Artikel
Sprache der Veröffentlichung:Englisch
Datum der Veröffentlichung (online):15.03.2024
Jahr der Erstveröffentlichung:2021
Veröffentlichende Institution:Rheinland-Pfälzische Technische Universität Kaiserslautern-Landau
Datum der Publikation (Server):15.03.2024
Ausgabe / Heft:69
Seitenzahl:25
Erste Seite:589
Letzte Seite:613
Quelle:https://link.springer.com/article/10.1007/s00466-021-02105-2
Fachbereiche / Organisatorische Einheiten:Kaiserslautern - Fachbereich Informatik
DDC-Sachgruppen:0 Allgemeines, Informatik, Informationswissenschaft / 004 Informatik
Sammlungen:Open-Access-Publikationsfonds
Lizenz (Deutsch):Zweitveröffentlichung