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
随着高性能计算机技术的发展和应用,并行计算已成为保证数值天气预报模式业务运行时效的关键技术之一。目前高性能计算机计算能力已达到每秒千万亿次浮点计算,系统中处理器数量也早已达十万甚至更多,如此巨大的计算资源对应用软件系统...随着高性能计算机技术的发展和应用,并行计算已成为保证数值天气预报模式业务运行时效的关键技术之一。目前高性能计算机计算能力已达到每秒千万亿次浮点计算,系统中处理器数量也早已达十万甚至更多,如此巨大的计算资源对应用软件系统的设计也提出了挑战。数值天气预报软件系统要充分利用高性能计算机提供的计算资源,必须依靠并行计算方法,这包括适合计算问题的可扩展并行算法的设计、合适的数据分配方案以及良好的任务负载平衡方案。作为中国新一代数值天气预报格点模式,GRAPES(Global and Regional Assimilation and PrEdiction System)设计的最终目标是一个科研/业务通用,区域/全球通用模式。作为一个格点模式,GRAPES的并行计算具有与欧洲中期数值预报研究中心谱模式并行计算不同的特点,GRAPES的并行计算采用了经典的水平网格数据划分。但对于全球的GRAPES模式,由于采用拉格朗日差分方案,模式极地及附近区域格点与格点之间距离的减小,使得模式并行计算在采用简单的经纬网格划分方式实现时,必须考虑极地区域并行计算跨越多个处理器时导致的频繁通讯解决途径。本研究提出了利用消息传递组通讯实现全球格点模式并行计算的一种方法,其核心思想是将极点附近一定区域内的处理器按纬向划归不同的处理器组。文中还给出了该实现方法的任务分配算法,提出了改进的任务分配负载平衡方案。在中国气象局高性能计算机IBM-cluster1600上的测试表明,算法具有较好的可扩展性,其负载平衡方案改善了计算的绝对墙钟时间,使并行计算效率提高10%以上。模式的准业务运行结果表明计算墙钟时间基本可以满足数值预报业务的实时性要求。展开更多
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。
文摘随着高性能计算机技术的发展和应用,并行计算已成为保证数值天气预报模式业务运行时效的关键技术之一。目前高性能计算机计算能力已达到每秒千万亿次浮点计算,系统中处理器数量也早已达十万甚至更多,如此巨大的计算资源对应用软件系统的设计也提出了挑战。数值天气预报软件系统要充分利用高性能计算机提供的计算资源,必须依靠并行计算方法,这包括适合计算问题的可扩展并行算法的设计、合适的数据分配方案以及良好的任务负载平衡方案。作为中国新一代数值天气预报格点模式,GRAPES(Global and Regional Assimilation and PrEdiction System)设计的最终目标是一个科研/业务通用,区域/全球通用模式。作为一个格点模式,GRAPES的并行计算具有与欧洲中期数值预报研究中心谱模式并行计算不同的特点,GRAPES的并行计算采用了经典的水平网格数据划分。但对于全球的GRAPES模式,由于采用拉格朗日差分方案,模式极地及附近区域格点与格点之间距离的减小,使得模式并行计算在采用简单的经纬网格划分方式实现时,必须考虑极地区域并行计算跨越多个处理器时导致的频繁通讯解决途径。本研究提出了利用消息传递组通讯实现全球格点模式并行计算的一种方法,其核心思想是将极点附近一定区域内的处理器按纬向划归不同的处理器组。文中还给出了该实现方法的任务分配算法,提出了改进的任务分配负载平衡方案。在中国气象局高性能计算机IBM-cluster1600上的测试表明,算法具有较好的可扩展性,其负载平衡方案改善了计算的绝对墙钟时间,使并行计算效率提高10%以上。模式的准业务运行结果表明计算墙钟时间基本可以满足数值预报业务的实时性要求。
