本文選題：兩級并行數(shù)據(jù)讀取 + 科學(xué)計(jì)算可視化��； 參考：《計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展》2017年04期

【摘要】：為了匹配超級計(jì)算機(jī)的整體計(jì)算能力,超級計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)子系統(tǒng)通常具有良好的I/O性能可擴(kuò)展性,表現(xiàn)為:應(yīng)用獲得存儲(chǔ)子系統(tǒng)最佳性能時(shí)的I/O訪問并發(fā)度,與超級計(jì)算機(jī)系統(tǒng)總計(jì)算核數(shù)(可達(dá)數(shù)萬至數(shù)百萬)通常處于同一數(shù)量級.然而,科學(xué)計(jì)算可視化應(yīng)用通常使用的進(jìn)程數(shù)(等于I/O訪問并發(fā)度)相對較小(經(jīng)驗(yàn)上常設(shè)為計(jì)算進(jìn)程數(shù)的1%,典型值為數(shù)個(gè)至數(shù)百個(gè)),因此無法充分發(fā)揮超級計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)子系統(tǒng)的最佳I/O性能.提出了一種面向科學(xué)計(jì)算可視化的兩級并行數(shù)據(jù)讀取加速方法,在可視化進(jìn)程內(nèi)部引入多線程并行數(shù)據(jù)讀取,通過進(jìn)程間和進(jìn)程內(nèi)兩級并行,增加超級計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)子系統(tǒng)的I/O訪問并發(fā)度,提升可視化應(yīng)用數(shù)據(jù)讀取速率.測試結(jié)果表明:在不同的可視化進(jìn)程規(guī)模下,兩級并行比單級并行峰值數(shù)據(jù)讀取速率提高33.5%~269.5%,均值數(shù)據(jù)讀取速率提高26.6%~232.2%;隨著科學(xué)計(jì)算應(yīng)用種類以及應(yīng)用規(guī)模的變化,兩級并行數(shù)據(jù)讀取可使可視化應(yīng)用整體峰值運(yùn)行速度加速19.5%~225.7%,均值運(yùn)行速度加速15.8%~197.6%.
[Abstract]:In order to match the overall computing power of the supercomputer, the storage subsystem of the supercomputer usually has good I / O performance scalability. It is usually in the same order of magnitude as the total count of supercomputer systems (up to tens of thousands of millions). However, The number of processes (equal to I / O access concurrency) usually used in visualization applications for scientific computing is relatively small (empirically permanent is the number of processes calculated, typical values range from several to hundreds), so it is not possible to make full use of supercomputer storage. Optimal I / O performance of the storage subsystem. In this paper, a two-level parallel data reading acceleration method for scientific computation visualization is proposed. Multithread parallel data reading is introduced into the visualization process. Increases the I / O access concurrency of the supercomputer storage subsystem and improves the data reading rate of visual applications. The test results show that under different visualization process scales, the reading rate of two-level parallel data is 33.5269.5% higher than that of single-level parallel peak data, and the average data reading rate is 26.6% and 232.2% higher than that of single-level parallel peak data. The two-level parallel data reading can accelerate the whole peak speed of visual application by 19.5and 225.7. the average speed can be accelerated by 15.8and 197.6.
【作者單位】： 中國艦船研究院;北京應(yīng)用物理與計(jì)算數(shù)學(xué)研究所;中物院高性能數(shù)值模擬軟件中心;
【分類號(hào)】：TP391

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本文編號(hào)：1913753