摘要：对计算流体力学(Computational Fluid Dynamics,CFD)程序CNS提出一种Offload模式下对任务内外子区域划分的异构并行算法,结合结构化网格下有限差分计算和四阶龙格-库塔方法的特点,引入ghost网格点区域,设计了一种ghost区域收缩计算策略,显著降低了异构计算资源之间的数据传输开销,负载均衡时CPU端的计算与MPI通信完全和加速器端的计算重叠,提高了异构协同并行性。推导了保证计算正确性的ghost区域的参数,分析了负载均衡的条件。在“CPU(Intel Haswell Xeon E5-267012 cores×2)+加速器(Xeon Phi 7120A×2)”的服务器上测得该算法较直接将任务子块整体迁至加速器端计算的异构算法性能平均提升至5.9倍,较MPI/OpenMP两级并行算法使用24个纯CPU核的性能,该算法使用单加速器时加速至1.27倍,使用双加速器加速至1.45倍。讨论和分析了性能瓶颈与存在的问题。

摘要：针对多核集群系统所表现出的新的性能特征,提出了面向多核集群系统消息传递应用程序的并行模拟模型并设计、实现了一个并行模拟器MCPSim(Multi-core Cluster Parallel Simulator),MCPSim在功能模型和性能模型上体现了片内核间、结点内片间以及结点间等三个层次上消息通信的特点,同时支持对应用的消息数量、通信量等的百分比分布的profiling功能,采用PRIMEJ、acobi3D、NPB IS以及HPL等Benchmark程序对MCPSim进行了测试,结果表明MCPSim性能预测的精度优于BigSim,同时能够广泛应用于针对多核集群系统消息传递应用程序的性能分析中。

摘要：针对现代高性能计算机架构开展非结构CFD节点内共享内存并行,是提升浮点计算效率、实现更大规模流体仿真应用能力的关键。然而由于非结构网格CFD计算存在拓扑关系复杂、数据局部性差、数据写冲突等问题,传统算法如何共享内存并行化以高效发挥多核CPU/众核GPU的硬件能力,成为一个重大的挑战。从一个工业级非结构CFD软件出发,通过深入分析其计算行为和访存模式,设计实现了多种共享内存并行算法,采用了网格重排序、循环融合、多级访存等数据局部性优化技术进一步提升性能。面向多核CPU架构,系统开展了循环级与任务级两种并行模式的对比研究;面向众核GPU架构,创新地提出了一种基于多级访存优化方法的规约并行策略。利用M6机翼和CHN-T1飞机算例对所有并行算法及优化技术进行了全面验证与评估。结果表明:在多核CPU平台上,基于剖分复制的任务级并行策略性能最好,采用Cuthill-McKee重排序以及循环融合分别使整体性能提升10%。在众核GPU平台上,基于多级访存的规约策略具有显著的加速效果,优化后热点函数的性能相比优化前提升了3倍,相比CPU串行性能整体加速比可达127。

摘要：Trace生成是trace驱动体系结构模拟中不可或缺的步骤。Trace不仅需要占用大量存储空间,其生成过程还可能对目标应用程序的模拟执行产生一定程度的干扰,导致性能数据误差。Trace驱动并行性能模拟器由于其设计实现特点和所运行的宿主并行平台的多样性,使得trace生成的影响具有其独特性。本文选取典型并行模拟器BigSim和若干具有不同计算通信比的目标并行程序,在三个支持不同traceI/O方式的宿主机平台上设计实验评估了trace生成对并行性能模拟的影响,结果表明trace生成对模拟效率和精度均有较大的影响,并分析了这种影响与并行模拟器实现和宿主机平台I/O方式的关系,进而讨论了几种可行的改进方案,对trace驱动并行模拟器设计、实现和使用具有一定的指导意义。

摘要：性能模拟技术是计算机系统性能评价的重要手段。介绍了面向大规模并行计算机系统以及消息传递应用程序的并行性能模拟技术,总结了相关的关键技术和国内外研究现状。对几个代表性的并行模拟器系统进行了详细介绍。结合并行计算机系统和应用的发展趋势,讨论了未来并行模拟器设计、实现面临的问题和可能的解决方案。

摘要：交替方向隐格式(ADI)是常见的偏微分方程离散格式之一,目前对ADI格式在计算流体力学(CFD)实际应用中的GPU并行工作开展较少。从一个有限体积CFD应用出发,通过分析ADI解法器的特点和计算流程,基于统一计算架构(CUDA)编程模型设计了基于网格点与网格线的两类细粒度GPU并行算法,讨论了若干性能优化方法。在天河-1A系统上,采用128×128×128网格规模的单区结构网格算例,无粘项、粘性项及ADI迭代计算的GPU并行性能相对于单CPU核,分别取得了100.1、40.1和10.3倍的加速比,整体ADI CFD解法器的GPU并行加速比为17.3。

摘要：研究了P2P技术在内容发布领域的应用,介绍了一种基于对等网络的广域网高可用内容发布系统的设计。该系统具有以下特点:实现了无前端调度器的广域网服务器负载均衡;灾备情况下实现对用户透明的服务漂移;对于海量用户实现广域网上不依赖于网络层多播的快速信息推送。

摘要：随着高性能计算技术的迅猛发展,科学工程计算在航空、船舶和桥梁等工程设计领域发挥着越来越重要的作用。作为科学工程计算的前置输入,计算网格的生成是影响仿真周期和结果的重要因素之一,因此研制通用网格生成软件对推动科学工程计算领域的发展具有重大实用价值。首先介绍了国内外网格生成软件的发展现状,并针对自主通用网格生成软件在国内市场的严重空缺,总结了自主研制网格生成软件YHGRID拟采用的技术方案和需要突破的若干关键技术,最后探讨了基于国产高性能计算平台,研发自主可控通用网格生成软件所面临的挑战及其未来发展方向。

摘要：基于国内自主通用计算流体力学CFD软件研制的现状,分析了高可扩展的通用CFD软件架构设计的目标,提出了一种基于面向对象的、高度解耦的层次化通用CFD软件架构,并基于该架构设计实现了一款软件原型系统。最后通过一个完整的CFD案例对原型系统进行了测试与分析,验证了该软件架构的可行性。

摘要：Python由于具有丰富的第三方库、开发高效等优点,已成为数据科学、智能科学等应用领域最流行的编程语言之一。Python强调了对科学与工程计算的支持,目前已积累了丰富的科学与工程计算库和工具。例如,SciPy和NumPy等数学库提供了高效的多维数组操作及丰富的数值计算功能。以往,Python主要作为脚本语言,起到连接数值模拟前处理、求解器和后处理的“胶水”功能,以提升数值模拟的自动化处理水平。近年来,国外已有学者尝试采用Python代码实现求解计算功能,并在高性能计算机上开展了超大规模并行计算研究,取得了不错的效果。由于自身特点,高效大规模Python数值模拟的实现和性能优化与传统基于C/C++和Fortran的数值模拟等具有很大的不同。文中实现了国际上首个完全基于Python的大规模并行三维格子玻尔兹曼多相流模拟代码PyLBMFlow,探索了Python大规模高性能计算和性能优化方法。首先,利用NumPy多维数组和通用函数设计实现了LBM流场数据结构和典型计算内核,通过一系列性能优化并对LBM边界处理算法进行重构,大幅提升了Python的计算效率,相对于基准实现,优化后的串行性能提升了两个量级。在此基础上,采用三维流场区域分解方法,基于mpi4py和Cython实现了MPI+OpenMP混合并行;在天河二号超级计算机上成功模拟了基于D3Q19离散方法和Shan-Chen BGK碰撞模型的气液两相流,算例规模达百亿网格,并行规模达1024个结点,并行效率超过90%。