为了满足电磁仿真数值计算日益增高的速度和精度的需求,针对单机内存需求和计算负荷需求都比较大的矛盾,提出基于分布式并行机群环境的并行计算划分和并行存储划分的算法设计思想,并且给出了基于行列循环数据划分的并行计算算法描述。...为了满足电磁仿真数值计算日益增高的速度和精度的需求,针对单机内存需求和计算负荷需求都比较大的矛盾,提出基于分布式并行机群环境的并行计算划分和并行存储划分的算法设计思想,并且给出了基于行列循环数据划分的并行计算算法描述。在此基础上进行了实验验证,用MPI+FORTRAN和MPI+C编程实现了对大矩阵求逆的分布式高斯消元,并进行了性能评估和实验验证,在国内外超级计算中心平台上的实验结果表明所完成的工作对于系统的电磁仿真计算具有应用价值,该算法和代码实现可应用于电磁仿真计算的矩量法MOM(Method of Mom)中。展开更多
为了提高作物生长模型的计算速度,论文提出了多种分布式并行调度方案。综合分析了田块尺度下作物生长子模型以及子模型内部组分的数据依赖关系和计算流程。以流水线技术和分治策略为基础,分别在模型组分层、子模型层和驱动数据层设计了...为了提高作物生长模型的计算速度,论文提出了多种分布式并行调度方案。综合分析了田块尺度下作物生长子模型以及子模型内部组分的数据依赖关系和计算流程。以流水线技术和分治策略为基础,分别在模型组分层、子模型层和驱动数据层设计了不同的分布式并行调度方案。在WCCS2003(Windows Compute Cluster Server 2003)组成的PC集群环境下,分别采用了OpenMP、MPI_OpenMP混合以及MPI编程模型实现了多种调度方案的并行模拟。并行加速比的实验分析表明,优化后的子模型层并行调度方案,在6个双核CPUs组成的PC集群上的平均加速比可达到8.2,更接近模型并行计算加速比的预测值。在分布式集群环境下,采用基于MPI的子模型层中等粒度的并行调度方案具有更快的计算速度,更适合于作物生长模拟系统。展开更多
文摘为了满足电磁仿真数值计算日益增高的速度和精度的需求,针对单机内存需求和计算负荷需求都比较大的矛盾,提出基于分布式并行机群环境的并行计算划分和并行存储划分的算法设计思想,并且给出了基于行列循环数据划分的并行计算算法描述。在此基础上进行了实验验证,用MPI+FORTRAN和MPI+C编程实现了对大矩阵求逆的分布式高斯消元,并进行了性能评估和实验验证,在国内外超级计算中心平台上的实验结果表明所完成的工作对于系统的电磁仿真计算具有应用价值,该算法和代码实现可应用于电磁仿真计算的矩量法MOM(Method of Mom)中。
文摘为了提高作物生长模型的计算速度,论文提出了多种分布式并行调度方案。综合分析了田块尺度下作物生长子模型以及子模型内部组分的数据依赖关系和计算流程。以流水线技术和分治策略为基础,分别在模型组分层、子模型层和驱动数据层设计了不同的分布式并行调度方案。在WCCS2003(Windows Compute Cluster Server 2003)组成的PC集群环境下,分别采用了OpenMP、MPI_OpenMP混合以及MPI编程模型实现了多种调度方案的并行模拟。并行加速比的实验分析表明,优化后的子模型层并行调度方案,在6个双核CPUs组成的PC集群上的平均加速比可达到8.2,更接近模型并行计算加速比的预测值。在分布式集群环境下,采用基于MPI的子模型层中等粒度的并行调度方案具有更快的计算速度,更适合于作物生长模拟系统。