非均匀区域油藏模拟负载平衡的分区并行算法*

基于分布式并行计算机系统,对一类非均匀区域的油藏数值模拟问题,采用了区域分解方法并行求解,给出了并行求解的负载平衡模型及区域负载平衡的一种有效分区算法,从而将这类油藏数值模拟问题均衡映射到并行环境中,高效地并行求解.在黑油油藏数值模拟并行软件的研究中,实验结果表明,该算法有利于提高加速比.     

基于工作站机群并行求解有限元线性方程组

随着计算机高速网络技术的发展,工作站机群正在成为并行计算的主要平台.有限元线性方程组在土木工程结构分析中是最常见的问题.预处理共轭梯度法(PCGM)是求解线性方程组的迭代方法.对预处理共轭梯度法进行并行化并在两个不同的机群上实现,对存储方式进行详细分析,编程中采用了稀疏矩阵向量相乘的优化技术.数值结果表明,设计的并行算法具有良好的加速比和并行效率,说明并行计算能更快地求解大规模问题.     

基于时间分解求解时间依赖问题的并行算法研究

基于Lions等建立的Parareal模型,提出了改进的时间分解并行算法,并给出收敛性证明．采用主从模式构造了通用的MPI算法流程,通过分析算法的并行加速比给出了最佳的粗细网格步长之比．在集群系统下分别对热传导方程和对流扩散方程进行并行计算,证明了算法无论对线性还是非线性的问题均具有良好的适应性和扩展性．数值模拟结果表明:时间分解并行算法仅需极少的迭代次数即能取得很高的计算精度,且具有较好的并行加速比和并行效率．     

三维结构分析并行自适应有限元软件PHG-Solid

介绍了所研制的一个开源三维结构分析并行自适应有限元软件PHG-Solid。它是以并行自适应有限元软件平台PHG为基础开发的,支持在纯三维结构上进行并行自适应有限元分析。与现有的商业和开源结构分析有限元软件相比,PHG-Solid的特点和优势在于:1)支持完全自动化且高度并行的自适应有限元计算;2)能稳健高效地求解大规模问题,具有很好的计算规模可扩展性;3)易于扩展,用户可根据需要添加相应的计算模块。通过几个大型数值算例来展示该软件的计算能力和并行可扩展性,其中的最大计算规模超过了5亿自由度,最大并行规模达到了1024个MPI进程。     

Poisson-Boltzmann方程的并行有限元求解及网格自适应生成

说明如何利用并行自适应有限元软件平台PHG 求解生物分子溶液体系的非线性Poisson-Boltzmann方程,并介绍一种解决这类问题的方法,它将网格生成与自适应计算过程结合在一起,可自动产生合适的网格,避免复杂的曲面网格生成步骤.之前的网格生成工作有：（1） TMSmesh生成高斯曲面的三角网格; （2） TransforMesh删除自相交的三角网格; （3） ISO2Mesh提高表面网格质量3个步骤.而基于PHG的自适应加密模块可以在逐次调整网格的同时保持动态负载平衡,高效地得到计算网格用于近似求解非线性Poisson-Boltzmann方程.计算了小球模型和AChE系统,分别从误差指示子下降阶和溶剂化能收敛的角度验证了方法的有效性,并且还将网格生成算法成功地应用于gA离子通道.     

基于层次化数据结构的并行有限元计算

高效数据结构及并行算法是大规模并行有限元计算的关键。本文面向非结构网格,提出了一种层次化的数据结构,并在该数据结构基础上设计了并行有限元算法。最后,用数值算例验证了数据结构和并行算法的正确性和并行可扩展性。     

大规模并行粒子模拟中基于主从架构的负载平衡策略研究与实现

粒子方法作为一种直观而且普适的模拟方法,在化工、材料、生物等领域得到了广泛的应用。本文采用主从(Master／Slave)并行模型,基于正交递归对分法(recursive coordinate bisection,RCB)和规则网格,设计出一种适用于具有多种复杂粒子的粒子系统并行模拟的负载平衡方法。应用该方法,在集群系统上采用离散元方法模拟了某钢铁公司滚筒系统。模拟采用4个节点,根据是否利用负载平衡模块分别进行测试,计算结果分析表明采用本文的负载平衡策略,计算效率提高了约14％。本文的算法具有较好的通用性,可以方便地应用于其它粒子方法的大规模并行计算问题。     

求解三对角方程组的两种并行方法比较

求解偏微分方程组是许多流体力学问题的数值模拟中所碰到的关键问题之一,但是设计相应的并行算法并实现都会碰到开发周期长,难度大的问题.介绍的可移植可扩展科学计算工具箱PETSc(Portable,Extensible Toolkit for Scientific Computation)突破性地解决了这一问题,它能够实现自动并行处理.通过求解三对角方程问题实例,并和基于MPI(message passing interface)方法手工编写的并行代码作了比较,给出了并行性能的分析结果.     

油藏数值模拟有限元并行计算方法研究

针对目前油藏数值模拟普遍采用的有限差分法计算精度低的问题,提出了兼顾计算精度、计算速度问题的有限元油藏数值模拟方法,即在建立了油藏数值模拟数学模型的基础上通过有限元数值分析方法建立有限元数值模型,但有限元在油藏数值模拟时存在单机计算困难、计算时间长的问题,为此提出了利用区域分解技术的油藏数值模拟并行计算方法,最后将该方法通过实例进行检验,取得了良好的加速比和并行效率。     

基于网络的分布式机群并行仿真平台开发

该文介绍了基于网络的分布式机群并行仿真软件平台SIMNOWs的基本情况及开发。由主服务器、节点机构成基于局域网络的分布式机群并行仿真平台体系结构。作为整个系统的核心,服务器端管理系统根据两个守护进程而设计出节点管理系统和作业管理系统,采用了动态抢先式的动态负载平衡解决并行中的负载问题。     

汽车碰撞过程的计算负载均衡并行有限元技术

为了在有限的计算资源下挖掘更高的汽车碰撞仿真计算效率,基于当前普遍采用的并行处理区域分解算法,结合一个典型碰撞案例分析可知,汽车碰撞模型计算过程中的主要时间开销与结构大变形相关.提出基于坐标递归对分（Recursive Coordinate Bisection,RCB）的计算负载均衡区域分解算法,并将此法应用于某整车碰撞仿真模型的3类典型工况.计算结果表明此法能将并行计算效率提高10%~24%.     

面向对象有限元并行计算框架PANDA的并行机制

为实现面向对象有限元并行计算框架PANDA对高性能计算的支持,分别从并行计算流程、区域分解、分区信息和通信封装等部分设计PANDA框架在并行计算方面的数据结构.在计算流程中建立区域分解和并行求解器的配合协作方式,进而描述进行区域分割的3种网格剖分方法;对分区边界单元和节点信息的组织以及对并行通信操作的封装使复杂的并行通...     

若干并行计算模型上的N体问题求解算法

从在实际中广泛应用的N体问题入手,研究如何在几种实际的并行计算模型(PRAM、APRAM、BSP、LogP、NHBL)上设计具体的并行算法;给出了这些模型上的并行算法的设计模式,分析不同模型上算法的性能,比较各个模型上算法设计风格以及算法性能的差异,并对这些并行计算模型做一个综合的评价。     

基于龙格库塔法的弹塑性有限元并行计算

基于MPI集群环境对弹塑性区域分解有限元并行计算进行研究。提出了基于三阶和四阶的龙格库塔（Runge-Kutta）方法对应力-应变关系进行积分的算法。积分过程中自动调整子步大小来控制积分过程中的误差。研制了采用最小残余平滑法的子结构预处理共轭梯度并行求解算法。算法在基于工作站机群的并行环境下实现。计算结果表明：该算法具有良好的并行加速比和效率,是一种有效的并行求解算法。     

基于工作站机群的有限元结构分析并行计算

并行计算正成为科学和工程计算中的一个新趋势。将采用区域分裂技术的并行有限元方法应用于工作站机群的分布式并行环境。提出了基于单元区域分裂的共轭梯度并行算法。在工作站机群上对坝体结构进行求解,对其并行性能进行分析。     

基于PANDA框架的并行有限元模态分析程序开发和应用

为提高大型结构振动分析的规模、精度和效率,基于面向对象有限元并行计算框架PANDA和高性能矩阵特征问题并行求解算法,开发出适用于大规模结构振动问题计算的并行有限元模态分析程序;在超级计算机银河YH和曙光5000A上,通过不同算例验证该程序的正确性和可靠性.以某靶室结构为研究对象演示该程序的应用,指出实际应用时需注意加速...     

基于Spark和AMPSO的并行深度卷积神经网络优化算法

针对并行DCNN算法在大数据环境下存在冗余参数过多、收敛速度慢、容易陷入局部最优和并行效率低的问题,提出了基于Spark和AMPSO的并行深度卷积神经网络优化算法PDCNN-SAMPSO。首先,该算法设计了基于卷积核重要性和相似度的卷积核剪枝策略(KP-IS),通过剪枝模型中冗余的卷积核,解决了冗余参数过多的问题;接着,提出了基于自适应变异粒子群优化算法的模型并行训练策略(MPT-AMPSO),通过使用自适应变异的粒子群优化算法(AMPSO)初始化模型参数,解决了并行DCNN算法收敛速度慢和容易陷入局部最优的问题;最后,提出了基于节点性能的动态负载均衡策略(DLBNP),通过均衡集群中各节点负载,解决了集群并行效率低的问题。实验表明,当选取8个计算节点处理CompCars数据集时,PDCNN-SAMPSO较Dis-CNN、DS-DCNN、CLR-Distributed-CNN、RS-DCNN的运行时间分别降低了22%、30%、37%和27%,加速比分别高出了1.707、1.424、1.859、0.922,top-1准确率分别高出了4.01%、4.89%、2.42%、5.94%,表明PD...     

A new parallel domain decomposition method for the adaptive finite element solution of elliptic partial differential equations

We present a new domain decomposition algorithm for the parallel finite element solution of elliptic partial differential equations. As with most parallel domain decomposition methods each processor is assigned one or more subdomains and an iteration is devised which allows the processors to solve their own subproblem(s) concurrently. The novel feature of this algorithm however is that each of these subproblems is defined over the entire domain—although the vast majority of the degrees of freedom for each subproblem are associated with a single subdomain (owned by the corresponding processor). This ensures that a global mechanism is contained within each of the subproblems tackled and so no separate coarse grid solve is required in order to achieve rapid convergence of the overall iteration. Furthermore, by following the paradigm introduced in 15 , it is demonstrated that this domain decomposition solver may be coupled easily with a conventional mesh refinement code, thus allowing the accuracy, reliability and efficiency of mesh adaptivity to be utilized in a well load-balanced manner. Finally, numerical evidence is presented which suggests that this technique has significant potential, both in terms of the rapid convergence properties and the efficiency of the parallel implementation. Copyright © 2001 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于残余平滑预处理共轭梯度算法的有限元并行计算

针对弹塑性问题的有限元分析非常耗时,基于消息传递接口(MPI)集群环境,提出了残余平滑的子结构预处理共轭梯度并行算法。采取区域分解,将子结构通过界面条件处理为独立的有限元模型。整体分析时,每个处理器仅存储与其相关的子结构信息并生成局部刚度矩阵。采用对角存储方式和最小残余平滑法,设计出了结合残余平滑(MR)的并行子结构预处理共轭梯度(PCG)算法。并行算法中对负载平衡进行了探讨,对处理器间的通信进行了优化。利用子步法对弹塑性应力应变进行积分,根据预定的容许值自动调整每个子步的大小来控制积分过程的误差。在工作站集群上实现了数值算例,分析了算法的性能,计算性能与传统的PCG算法进行了比较。算例显示:所提算法具有良好的加速比和效率,优于传统的PCG算法,对弹塑性问题的有限元分析,是一种有效的并行求解算法。     

基于贪心策略的多结点并行光线跟踪负载均衡算法

为了提高利用光线跟踪集群绘制生成高分辨率复杂场景画面的并行度,提出基于 贪心策略的多结点并行光线跟踪负载均衡算法。首先根据 GPU 的并行特性将屏幕空间划分成若 干正方形图像块,并基于移动物体球形包围体在屏幕空间的投影构建二值绘制时间影响度图。 然后依据时空相关性利用上一帧图像块耗时和二值绘制时间影响度图建立渲染任务队列,通过 两步负载均衡实现多渲染结点任务的动态分配。最后进行了实验验证和分析,结果表明该方法 具有良好的负载均衡效果,在 5 个渲染结点的绘制效率最高能提升 4.96 倍。