高性能計(jì)算是計(jì)算科學(xué)的具體實(shí)踐,極大地促進(jìn)了各領(lǐng)域的科學(xué)進(jìn)展,也對國家的經(jīng)濟(jì)建設(shè)起到了無法替代的基礎(chǔ)性作用.從幾十年發(fā)展的時(shí)間尺度和十萬至百萬核量級(jí)并行規(guī)模尺度研究大規(guī)模并行軟件的研制發(fā)展歷史來看,發(fā)現(xiàn)大規(guī)模并行應(yīng)用軟件的開發(fā)中物理模型、并行算法、并行軟件實(shí)現(xiàn)以及底層硬件多個(gè)層次中存在的可擴(kuò)展性的兩種有趣現(xiàn)象,即不連續(xù)性和非線性現(xiàn)象.本文總結(jié)分析這一普遍存在現(xiàn)象,系統(tǒng)梳理計(jì)算機(jī)軟硬件發(fā)展,特別是高性能計(jì)算發(fā)展中的可擴(kuò)展問題,為未來并行計(jì)算領(lǐng)域發(fā)展提供方法論層面的借鑒和指導(dǎo). 

【文章來源】：計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào). 2020,43(06)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：17 頁

【部分圖文】：

多層次不連續(xù)非線性可擴(kuò)展現(xiàn)象

但依賴單CPU主頻提升性能的時(shí)代已經(jīng)結(jié)束[29]，這是硬件上的不連續(xù)現(xiàn)象之一．從90nm開始，由于漏電流的問題，登納德擴(kuò)展定律已逐漸失效，即若想隨著晶體管尺寸縮小繼續(xù)提升主頻，每個(gè)晶體管的電壓不能相應(yīng)降低，則總功耗會(huì)隨著晶體管數(shù)目指數(shù)增長，這在當(dāng)前功耗預(yù)算和散熱能力的要求下都是不可接受的．因此，借用在文獻(xiàn)中經(jīng)常出現(xiàn)的圖2所示，處理器主頻已經(jīng)有十多年沒有明顯提升了．若想利用芯片上越來越多的晶體管提升程序性能，只能另辟蹊徑———采用并行的架構(gòu)，這給硬軟件設(shè)計(jì)都帶來了劃時(shí)代的變革，從此進(jìn)入并行時(shí)代．另一方面，存儲(chǔ)墻及功耗墻等問題也成為制約單核處理器性能提升的瓶頸．這些因素導(dǎo)致芯片生產(chǎn)商轉(zhuǎn)而通過增加處理器核數(shù)使得處理器晶體管數(shù)量繼續(xù)沿摩爾定律增加，多核/眾核架構(gòu)成為計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)發(fā)展的重要趨勢．其中，以GPU[30-33]為代表的眾核架構(gòu)以其更強(qiáng)的計(jì)算能力和更高的訪存帶寬受到了越來越多應(yīng)用開發(fā)人員的青睞．自2007年NVIDIA首次提出GPGPU概念以來，GPU在通用計(jì)算領(lǐng)域得到了日益廣泛地應(yīng)用．主流GPU廠商也根據(jù)實(shí)際計(jì)算需求，對GPU架構(gòu)進(jìn)行了不斷改進(jìn)和完善[34].

當(dāng)前大氣環(huán)流模式的發(fā)展主要集中在兩個(gè)方向，一方面是物理過程越來越精細(xì)，一方面是分辨率越來越高，因?yàn)楦叻直媛实臍夂蛳到y(tǒng)模式能直接分辨更精細(xì)時(shí)空尺度的物理過程，從而有更高的模式性能．如圖3所示，精度和分辨率的提高可以對全球氣候進(jìn)行更為精細(xì)地模擬和分析，而精度和分辨率的提高導(dǎo)致了問題規(guī)模的擴(kuò)大．依據(jù)計(jì)算內(nèi)容和計(jì)算特點(diǎn)的不同，大氣環(huán)流模式可以分為動(dòng)力框架和物理過程兩大部分．動(dòng)力框架主要是用來求解關(guān)于時(shí)間的偏微分方程組，離散方案的設(shè)計(jì)是關(guān)鍵，要同時(shí)保證計(jì)算的穩(wěn)定性、守恒性、精確性和高效性．動(dòng)力框架的計(jì)算在空間上是三維的，每一點(diǎn)的計(jì)算都可能與周圍的很多點(diǎn)有關(guān)系．物理過程主要用來計(jì)算控制方程中的源匯項(xiàng)，以及一些診斷量（如降水、云量、輻射通量等）．物理過程的計(jì)算是在單柱（single column）上進(jìn)行的，也就是說是一維的，僅有垂直方向的數(shù)據(jù)交換．

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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