本文選題：多核機(jī)群 + 有限元分析��； 參考：《科學(xué)通報(bào)》2017年13期

【摘要】：由于性價(jià)比高、計(jì)算能力強(qiáng),多核機(jī)群已經(jīng)成為當(dāng)今高性能計(jì)算的主流工具.然而,多核機(jī)群環(huán)境下不同的存儲(chǔ)機(jī)制和通信延遲特點(diǎn)也為高效并行算法的設(shè)計(jì)帶來了挑戰(zhàn).為充分利用多核機(jī)群的硬件資源獲取最優(yōu)性能,本文設(shè)計(jì)了一種有限元結(jié)構(gòu)分析的層級負(fù)載均衡并行計(jì)算方法.該方法建立在對計(jì)算任務(wù)的層次性和粒度性充分挖掘的基礎(chǔ)上.為與多核機(jī)群的硬件拓?fù)潴w系結(jié)構(gòu)相適應(yīng),本文將計(jì)算任務(wù)劃分為三個(gè)層次:節(jié)點(diǎn)間并行、片間并行和核間并行.其中,節(jié)點(diǎn)間并行和片間并行采用粗粒度并行計(jì)算方法,而核間并行采用細(xì)粒度并行計(jì)算方法.通過將計(jì)算任務(wù)映射到多核機(jī)群的不同硬件層面執(zhí)行,該方法不僅有效實(shí)現(xiàn)了不同層面的負(fù)載均衡,而且大幅度降低了系統(tǒng)的通信開銷.此外,它還大幅度減少了子區(qū)域的數(shù)目,有效提高了界面方程的數(shù)值收斂性.為驗(yàn)證算法的有效性,在"天河二號"超級計(jì)算機(jī)上進(jìn)行了有限元結(jié)構(gòu)線性靜力分析大規(guī)模并行計(jì)算測試.結(jié)果表明:同傳統(tǒng)區(qū)域分解法相比,層級負(fù)載均衡并行計(jì)算方法能夠獲得較高的加速比和并行效率.本文的研究主要集中在線性靜力學(xué)問題上.對于非線性問題或者動(dòng)力學(xué)問題,由于涉及多個(gè)迭代步,因此可以將本文算法封裝為一個(gè)子函數(shù)進(jìn)行調(diào)用.
[Abstract]:Because of its high cost-performance and strong computing power, multi-core cluster has become the mainstream tool of high-performance computing. However, different storage mechanisms and communication delay in multi-core cluster environment also bring challenges to the design of efficient parallel algorithms. In order to make full use of the hardware resources of multi-core cluster to obtain optimal performance, a hierarchical load-balancing parallel computing method for finite element structural analysis is designed in this paper. The method is based on fully mining the hierarchy and granularity of computing tasks. In order to adapt to the hardware topology architecture of multi-core cluster, the computing tasks are divided into three levels: inter-node parallelism, inter-chip parallelism and inter-kernel parallelism. Among them, coarse-grained parallel computing method is used for inter-node and inter-chip parallelism, while fine-grained parallel computing method is used for inter-kernel parallelism. By mapping computing tasks to different hardware levels of multi-core cluster, this method not only realizes load balancing at different levels, but also greatly reduces the communication overhead of the system. In addition, it reduces the number of subregions and improves the numerical convergence of the interface equation. In order to verify the validity of the algorithm, a large scale parallel computation test of finite element structure linear static analysis was carried out on Tianhe 2 supercomputer. The results show that compared with the traditional domain decomposition method, the parallel computing method of hierarchical load balancing can achieve higher speedup and parallel efficiency. The research in this paper mainly focuses on the linear statics problem. For nonlinear or dynamical problems, the algorithm can be encapsulated as a subfunction to be called because it involves multiple iterative steps.
【作者單位】： 上海交通大學(xué)機(jī)械系統(tǒng)與振動(dòng)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;上海交通大學(xué)機(jī)械與動(dòng)力工程學(xué)院;上海超級計(jì)算中心;
【基金】：國家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃(2012AA01A307) 國家自然科學(xué)基金(11272214,51475287) 國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃(2016YFB0201800)資助
【分類號】：TP338.6

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本文編號：2106321