检索结果-南通市图书馆

计算机研究与发展 2018年第2期55卷 418-425页

作者：刘旭杨章杨扬计算物理重点实验室(北京应用物理与计算数学研究所) 北京100094 北京应用物理与计算数学研究所高性能计算中心北京100094

天河2号等亿亿次计算机上的大规模异构协同计算对负载平衡算法提出了3方面要求:低算法复杂度、适应多级嵌套的数据传输系统和支撑异构协同计算.通过组合3级嵌套负载平衡算法框架、贪婪剖分算法和内外子区域剖分算法,设计了一种能够同时... 详细信息

天河2号等亿亿次计算机上的大规模异构协同计算对负载平衡算法提出了3方面要求:低算法复杂度、适应多级嵌套的数据传输系统和支撑异构协同计算.通过组合3级嵌套负载平衡算法框架、贪婪剖分算法和内外子区域剖分算法,设计了一种能够同时满足这3方面要求的负载平衡算法.模型测试表明,算法可以达到90%以上的负载平衡效率.天河2号上32个节点的测试表明,算法能够保证通信开销较小.5个典型应用在天河2号上最大93.6万核的测试表明,算法能够支撑应用高效扩展,并行效率最高可达80%.

关键词：并行计算负载平衡异构协同计算天河2号至强融核协处理器

来源：

维普期刊数据库

同方期刊数据库评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

天河2号上一种分子动力学模拟软件AMBER的并行化加速技术研究

天河2号上一种分子动力学模拟软件AMBER的并行化加速技术研究

引用

作者：刘欣国防科学技术大学

学位级别：硕士

分子动力学模拟是一种对原子和分子的物理运动进行计算机模拟的方法,随着分子动力学模拟方法的不断改进和完善,其功能越来越丰富,模拟的分子体系规模和时间长度也一直在增长。然而,大规模原子体系进行微秒级的分子动力学模拟需要耗费大... 详细信息

分子动力学模拟是一种对原子和分子的物理运动进行计算机模拟的方法,随着分子动力学模拟方法的不断改进和完善,其功能越来越丰富,模拟的分子体系规模和时间长度也一直在增长。然而,大规模原子体系进行微秒级的分子动力学模拟需要耗费大量的计算资源和时间,当前现有的服务器和分子动力学模拟算法已经无法及时有效的处理如此大规模的动力学模拟任务。本课题就是针对上述问题,根据天河2号超算系统上的大规模CPU-MIC微异构体系结构,对最常用的分子动力学模拟软件Assisted Model Building with Energy Refinement(AMBER)进行并行算法设计和优化加速研究。在保证结果正确的前提下,在不同层次上和规模上对AMBER进行深度并行优化,主要研究工作如下:首先,针对AMBER软件包的sander程序,在CPU上对其进行细粒度的并行优化。sander作为AMBER软件包的模拟器程序,是分子动力学模拟的核心。针对sander程序热点部分,提出了去除循环依赖、改进数据结构等手段,基于OpenMP编程技术,实现了对分子动力学模拟程序AMBER-sander细粒度并行优化加速。我们还利用MIC(Many Integrated Cores)协处理器Intel Xeon Phi超强的并行计算能力,将AMBER-sander的核心计算任务移植到MIC上,首次实现了基于MIC的分子动力学模拟程序AMBER-sander的并行加速。相比原来的AMBER-sander程序,基于MIC的sander-mic获得了3-4倍的加速。其次,为了充分利用CPU与MIC的计算资源,我们设计和实现了面向天河2号的CPU与MIC微异构协同的分子动力学模拟并行优化算法。提出了内存管理优化、数据传输优化、通信延迟隐藏、向量化以及负载均横等多种并行优化方法,在单节点上,对分子动力学模拟软件AMBER-sander实现了5-6倍的加速,把单CPU单MIC协同并行加速扩展到面向天河2号的单节点多CPU多MIC卡的协同并行。最后,通过对AMBER-sander的可扩展性进行分析,在多节点层面对其进行并行加速。对于分子动力学模拟算法本身而言,由于迭代次数多,每次迭代都需要进行数据规约和数据分发,通信开销成为多节点并行加速的一个主要问题和瓶颈。我们在保证计算结果的误差在一定范围内,对算法进行了跨节点并行优化,由原来的每一次迭代都要进行数据规约操作,变成每隔固定次迭代再进行数据规约操作,使得通信开销大大减少,程序可以在天河2号多个节点上高效地运行,全面提高了程序的并行可扩展性。总之,本文基于天河2号,通过在以上3个层面上对分子动力学模拟软件AMBER-sander进行并行优化加速,从单CPU上的细粒度OpenMP并行、单节点CPU与MIC协同的并行优以及多节点多MIC卡的协同并行,相比原来的程序都有不同程度的加速,最高的加速比达到5-6倍。

关键词：分子动力学模拟 AMBER sander MIC 天河2号并行

来源：

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于水声模型多层次并行计算的匹配反演典型应用研究

引用

声学技术 2023年第5期42卷 588-593页

作者：马树青蓝强朱勋江邱伟颜冰国防科技大学气象海洋学院湖南长沙410073 中国人民解放军96863部队河南洛阳471000

海洋环境参数的时变特性给海洋环境参数进行直接测量带来了很多挑战,目前主流的方法是通过反演获得海洋环境参数。粒子滤波是一种重要的匹配反演方法。该方法基于贝叶斯定理,通过对海洋环境参数充分采样,能够较精确地计算出环境参数的... 详细信息

海洋环境参数的时变特性给海洋环境参数进行直接测量带来了很多挑战,目前主流的方法是通过反演获得海洋环境参数。粒子滤波是一种重要的匹配反演方法。该方法基于贝叶斯定理,通过对海洋环境参数充分采样,能够较精确地计算出环境参数的后验概率,从而取得较好的反演性能。然而粒子滤波匹配反演方法随着粒子数的增大,计算量也急剧增大,为此,文章提出了基于水声模型的多层次并行方法,能够将粒子滤波算法高效映射到多核集群的硬件体系结构中。最后在天河2号超级计算平台进行了粒子滤波算法的并行性能测试,在单节点多核并行测试中取得了87.5%的并行效率,在多节点强扩展测试中,粒子数达到12288个,在128个计算节点中取得了近110倍的加速性能。

关键词：海洋环境参数匹配反演粒子滤波贝叶斯定理多层次并行天河2号并行效率

来源：

维普期刊数据库

同方期刊数据库评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于CPU-MIC协同的DNA序列分析关键算法并行技术研究

基于CPU-MIC协同的DNA序列分析关键算法并行技术研究

引用

作者：崔英博国防科学技术大学

学位级别：硕士

DNA序列分析是从分子层面对生命现象的规律进行探究和认识,是进一步研究和改造生物性状的基础。DNA二三代测序技术的迅猛发展引起测序数据规模的爆炸式增长,其增长速度已远远超越了摩尔定律。导致现有服务器以及序列分析算法已经无法及... 详细信息

DNA序列分析是从分子层面对生命现象的规律进行探究和认识,是进一步研究和改造生物性状的基础。DNA二三代测序技术的迅猛发展引起测序数据规模的爆炸式增长,其增长速度已远远超越了摩尔定律。导致现有服务器以及序列分析算法已经无法及时有效地处理如此大规模的DNA大数据。本课题即是针对上述问题,选取了DNA序列分析中三个目前使用较广泛的关键算法,这其中既包括短序列分析算法(SOAPsnp、BWA),又包括长序列分析算法(MC3),并结合天河2号的大规模CPU-MIC微异构体系结构进行了并行技术的研究,在保证算法精确度的前提下,设计了三种CPU-MIC协同的新型并行算法,以提高这三钟典型DNA序列分析算法的时空效率。主要包括以下三个方面的工作:1.SOAPsnp是一款在国内外具有较大影响力的SNP检测软件,它基于贝叶斯概率模型,具有精度高、使用广泛的特点。该软件核心算法存在计算冗余,数据结构设计也较为复杂,导致程序执行效率不高。针对以上问题,本文对算法和数据结构进行了重新设计,提出了四维矩阵压缩降维、基于快表的去冗计算、和一致性梯度排序等一系列优化策略,将算法复杂度从O(n5)降低到O(n),并设计实现了面向天河2号的CPU-MIC微异构协同大规模并行算法。并在天河2号上进行了实测,单节点获得了50倍以上加速比,并行效率达到73.6%以上,多节点(512个计算节点,12,288 CPU核心+86,016 MIC核心)获得了483.6倍的并行加速比和近线性可扩展性。将原来需要一周处理完成的人类DNA基因组大数据(6TB)在一小时内处理完毕。2.BWA是目前广泛使用的一种DNA短序列比对工具,它采用基于FM索引的后向搜索方法并支持碱基错配。针对目前BWA在处理大规模短序列时,比对速度慢,时空效率低的问题,本文设计实现了一种基于三级流水的CPU-MIC微异构协同并行比对算法,该算法不但隐藏了数据I/O时间,而且实现了面向天河2号的CPU-MIC微异构协同并行序列比对,并在天河2号上实现了跨节点的大规模并行实验测试,最大测试规模达到2,048个计算节点,共使用49,152 CPU核心和344,064MIC核心,并行效率保持在63.4%以上,获得了良好的可扩展性。3.Mr Bayes主要用于系统发育推断,广泛应用于系统发育学和生物进化学模型中。但现有Mr Bayes MC3并行算法计算复杂、迭代次数多,并行规模受限于马尔克夫链的数量。针对以上问题,本文提出了系统发育树同构分割并行构建策略,将一棵发育树分割为多棵拓扑结构相同的子树,实现了马尔克夫链的链内并行,细化了算法的并行粒度,提高了算法的并行规模,并设计实现了面向天河2号的CPU-MIC微异构协同并行的系统发育树构建算法。在天河2号上实测时,并行规模达到32个计算节点,较现有算法提高了一个数量级,并行效率保持在52.2%以上。

关键词： DNA序列分析 CPU-MIC异构协同并行天河2号 SNP检测序列比对 Mr Bayes

来源：

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于有限差分的心电模型模拟在CPU与多MIC协处理器平台的并行与优化

基于有限差分的心电模型模拟在CPU与多MIC协处理器平台的并行与优...

引用

作者：杨静国防科学技术大学

学位级别：硕士

心脏疾病是人类三大疾病之一。在生物医学领域,通过对心肌细胞的生理行为进行数学建模,并在计算机上模拟,可以模拟各种心脏疾病。心电模型模拟对一些复杂假说进行验证,预测,指导实验研究,对研究心脏电生理学,心率不齐,药物作用,以及心... 详细信息

心脏疾病是人类三大疾病之一。在生物医学领域,通过对心肌细胞的生理行为进行数学建模,并在计算机上模拟,可以模拟各种心脏疾病。心电模型模拟对一些复杂假说进行验证,预测,指导实验研究,对研究心脏电生理学,心率不齐,药物作用,以及心脏疾病的预防和治疗具有非常重要的作用。然而,必须有足够的模拟精度才能有效的模拟心肌行为问题。高时空精度的计算需要巨大的计算量,因此,需要高性能计算机才能满足其计算需求。当前越来越多的高性能计算平台使用MIC协处理器来实现计算加速。如排名世界第一的天河2号超级计算机的每个计算节点就装配有3个MIC协处理器。基于协处理器进行计算已经成为大规模科学计算应用获得高性能的重要方式。目前,还没有基于MIC协处理器平台的心电模型模拟应用研究与实现,也没有针对单节点内多协处理器之间的高效编程与通信模式的研究。本课题针对单节点多核CPU+多MIC的混合平台,对心电模型模拟应用进行了研究和实现,重点针对单节点内多协处理器结构的高效编程与通信模式进行研究。主要研究内容如下:一、选取了一个简单的基于有限差分求解的心脏模型模拟应用,探索实现了在通用多核CPU平台上和单MIC平台上的并行编程与优化技术。本应用的模拟计算包括求解偏微分方程(PDE)和常微分方程(ODE)两个部分,其中,PDE部分主要是一个三维7点模板计算,ODE部分则选取一个简单的4变量前向欧拉有限差分法计算。我们采取了OpenMP多线程,手动向量化,访问对齐,数值算法优化等技术进行并行编程与优化,并初步探讨了采用卸载(offload)编程模式在CPU与单协处理器平台上的实现与优化。这些并行手段为我们接下来在多MIC协处理器平台的编程与优化提供了并行基础。二、在前面简单模型计算的研究基础上,选取了一个更接近现实世界的以扩散-反应方程为核心的数学模型。基于天河2号单节点内有3个MIC协处理器的平台,本课题中我们首次设计实现了两种不同的卸载(offload)方式,基于pragma的卸载模式和基于系统级接口(COI和SCIF)的卸载模式,并分别实现了这两种不同卸载模式针对心脏细胞模型的并行与优化,包括任务分块、传输隐藏、直接传输等。三、通过充分的实验,详细分析比较了两种不同卸载模式的编程与性能差异。第一种方式的编程实现更简单,而第二种方式有三个明显的优势:(1)关于offload代码段的启动开销更小,(2)数据传输带宽更高,(3)在计算和数据传输之间的同步更为优化。第二种方式的使用了更为底层接口函数,为传输提供了更为精确的控制,从而达到了更好数据传输性能。本课题研究为心脏细胞模拟应用在基于MIC平台上的研究和实现提供了初始参考,特别是研究了单节点多MIC平台上如何高效地实现数据通信,其经验还可以为其他应用移植到本类平台提供借鉴意义。

关键词：英特尔至强Phi协处理器卸载模式对称传输接口天河2号

来源：

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

高时空分辨率天气预报模式在超级计算平台的性能测试分析

高时空分辨率天气预报模式在超级计算平台的性能测试分析

引用

第32届中国气象学会年会

作者：闫炎王廷芳董海萍王奇空军气象中心数值预报室

随着计算机技术和理论的发展,中尺度天气数值预报模式正在向精细化发展,因此如何提高高分辨率模式的计算性能同样是一个普适性的关键问题。测试基于WRF模式建立的时空高分辨率天气预报系统在高性能计算平台天河二号上的计算成本和稳定性... 详细信息

随着计算机技术和理论的发展,中尺度天气数值预报模式正在向精细化发展,因此如何提高高分辨率模式的计算性能同样是一个普适性的关键问题。测试基于WRF模式建立的时空高分辨率天气预报系统在高性能计算平台天河二号上的计算成本和稳定性,为天气预报业务部门针对预报保障对象建立精细化与经济效益达到最优平衡的预报系统提供有益的参考依据。天河二号超级计算机系统在2013年6月公布的第41届世界高性能计算TOP500排名中位列第一。彼时系统由170个机柜组成、包括125个计算机柜、8个服务机柜、13个通信机柜和24个存储机柜。内存总容量1.4PB,存储总容量12.4PB,最大运行功耗17.8兆瓦。峰值计算速度每秒5.49亿亿次、持续计算速度每秒3.39亿亿次、能效比每瓦特19亿次双精度浮点运算。WRF是1997年由美国的多个研究部门和大学的科学家共同参与开发的新一代中尺度预报模式。模式中采用地形追随静力气压形式的垂直坐标,水平格点为Arakawa C类格式。时间积分时也采用时间分裂积分法,对声波项采用时间分裂小步长时间积分方案,对非声波项采用3阶Runger-Kutta技术。本文测试时已建立和自行完善的操作环境包括64位的Kylin操作系统,串行编程语言包括C、C++、Fortran77/90/95以及环境编译库NETCDF4.1.3和ncarg6.2等,并行编程模型包括面向异构协同的Open MP,MPI。此外还需要说明的是,实际测试时由于天河二号正在进行系统的维护与高速互联网络的升级调试工作,所能满足的计算能力与硬件组成均与上述官方公布数据有一定差距,主要体现在可用计算节点过于分散以及I/O存储不稳定两方面。这些特点将在下面的测试结果分析中予以进一步说明。测试方案设计的出发点是,1)测试新版本的数值预报模式WRFv3.6在甚高分辨率下的模式积分时间与稳定性,其中水平分辨率6km、垂直分层47-57,区域范围内计算格点数1150×780;2)测试高分辨率条件下不同物理过程参数化方案的预报效果最优组合(计算结果待分析);3)针对前两点,测试可能改进提高计算性能的方法。具体测试结果如下:1.对于前处理插值程序而言,计算时间并未随着计算节点占用资源的增加而减小,且当计算节点分配过少时,计算时间最长。2.对于不同的垂直分层57、50和47而言,采用并行效率较高的144和192个线程得到的计算时间也相差不大。3.与垂直分层的不同对模式前处理的计算时间影响较小相反,无论采用多少计算节点,采用垂直分层57的模式积分时间远超过采用垂直分层50和47。一般而言,模式的积分时间随着分配的计算节点资源的增加而减少。4.即使在相同的计算资源配置、相同的时空分辨率、相同的预报时效的情况下,由于选择的物理过程参数化方案繁简的不同,也会影响模式预报real和wrf并行计算的时间。5.水平分辨率减少一半,系统各模块的并行计算墙钟时间则减少一倍以上,特别是当模式积分计算模块分配到相对最优的80个计算节点时,实际完整的预报过程,从前处理到模式产品输出仅40分钟。6.测试过程中发现模式实际积分计算的时间,会因为所设定的水平、垂直分辨率的不同以及所分配的计算节点资源的多寡而略有不同。但需要说明的是分布式输出会产生大量的(输出时次数×计算节点数×24)零碎、不连续的小文件,后续对这些文件进行拼接整合时所涉及到的磁盘的I/O读写时间也许也需要耗费近乎相当的计算时间成本。综上,测试高分辨率WRF模式在天河二号超级计算系统平台上的运算性能与效率的过程中,总结遇到的问有以下几点考虑。一是不能最大限度地发挥天河二号系统的峰值性能。由于所能分配的计算节点过于分散,一半以上的节点是位于不同的计算机柜上,甚至若干计算节点处于不稳定状态,导致对并行计算过程中程序易中断退出以及彼此间通信交换时间过长或是效率偏低;二是I/O读写时间偏长。此特点稳定且不可避免,为较高时间分辨率输出的模式预报带来一定的难度,必须针对此问题进行独特定制的解决方案(比如:在设备采购时,对其提出I/O速度和吞吐量的要求;在环境变量中增加"setenv WRFIOCDARGEILEUPPORT 1"项;异步I/O等;三是应最大限度地分配计算节点资源在同一或相邻计算机柜上,以尽可能减少不必要的通信交换时间。同时考虑如何控制错峰输出写入、减少写入输出文件的时间也是一个行之有效的途径之一。此外,仍需进行大量的统计对比试验,在保证预报效果较优或相当的情况下,选择相对简单的物理过程参数化方案,也是减少计算代价的手段之一。最后,模式不同物理过程参数化方案、不同分辨率和不同静态下垫面边界数据的组合方案对模式敏感性及预报时间的测试结果表明,模式的预报效果并不是单一地随着模式分辨率的提高而提高,也并不一定与模式物理过程参数化方案的复杂程度成正比,需要针对特定的水平和垂直分辨率,根据用户需求的气象预报保障指标而可行的计算代价,选择最优的物理过程参数化

关键词： WRF模式天河2号并行计算加速比 I/O

来源： cnki会议评论

在线全文

cnki会议

学校读者我要写书评

暂无评论

欢迎您,

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

在线全文

在线全文

在线全文

在线全文

在线全文

在线全文

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

欢迎您,

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

在线全文

在线全文

在线全文

在线全文

在线全文

在线全文

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：