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基于异构并行的DAS高密度数据实时解调技术

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黑龙江大学自然科学学报 2024年第1期41卷 90-98页

作者：张健何向阁郭莹张敏刘盛春黑龙江大学电子工程学院哈尔滨150080 北京大学地球与空间科学学院北京100871 北京大学东莞光电研究院东莞523808

针对分布式光纤声波传感(Distributed optical fiber acoustic sensing,DAS)系统中高密度数据实时解调的需求,提出了基于中央处理器(Central processing unit,CPU)和图形处理器(Graphic processing unit,GPU)的异构并行计算架构,完成了实时解调双通道外差型DAS系统传感数据,可满足同时对两个通道共5000个等效阵元实时解调处理需求。此系统每秒需处理的数据量高达400 MB,相较于仅使用CPU运算的225.5 s运算时间,采用异构并行计算架构的运算时间优化到了468.2 ms,运算速度提升了482倍,且该方案仍有巨大的算力冗余空间,可为后续DAS系统整体实时性能的提升提供算力支持。

关键词：异构并行分布式光纤声波传感高密度数据实时解调

异构并行算法快速构建全球扰动重力梯度全张量图

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吉林大学学报（地球科学版） 2022年第1期52卷 238-246页

作者：谭勖立王庆宾冯进凯黄炎黄子炎信息工程大学地理空间信息学院郑州450001

扰动重力梯度是扰动重力位的二阶导数,相对于其他重力场元素能更多地反映变化的不规则地球产生的高频信息。在使用高阶次球谐系数模型获取大范围高分辨率的扰动重力梯度数据时,存在重复运算多、计算效率低下、耗时较长的问题。针对该问... 详细信息

扰动重力梯度是扰动重力位的二阶导数,相对于其他重力场元素能更多地反映变化的不规则地球产生的高频信息。在使用高阶次球谐系数模型获取大范围高分辨率的扰动重力梯度数据时,存在重复运算多、计算效率低下、耗时较长的问题。针对该问题,推导了简化计算公式,将中间变量提取出来作为全局参数和局部参数单独进行计算、存储,从而有效减少重复运算;并在简化公式的基础上,提出了扰动重力梯度张量快速异构并行算法,利用CUDA(compute unified device architecture)实现了梯度全张量在GPU端的并行计算。根据T_(xx)、T_(yy)、T_(zz)三个分量满足Laplace条件验证了算法可靠性,并与传统串行算法进行了计算效率对比,实验结果表明,相较于串行算法,所提算法可减少90%以上计算耗时,可将计算效率提高60倍以上。最后利用该算法基于2 190阶EIGEN-6C4模型快速构建了5′×5′分辨率的全球扰动重力梯度全张量图,计算结果显示了扰动重力梯度同地形、地球质量分布变化的相关性及其在全球范围内的数值特征。

关键词：地球重力场扰动重力梯度异构并行球谐系数模型 GPU

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基于异构并行的山洪动力演进模型和模拟研究

华中科技大学学报（自然科学版） 2023年第1期51卷 16-25页

作者：王富磊欧阳朝军中国科学院水利部成都山地灾害与环境研究所四川成都610041 中国科学院大学北京100049

为建立山区小流域降雨-山洪演进正演模拟和预报方法,构建了从降雨、植被截留、土体入渗、坡面汇流到山洪演进全过程物理模型.采用一阶迎风差分格式求解描述坡面汇流到径流过程的扩散波方程,并在凸地形点采用修正算法确保计算精度和求解... 详细信息

为建立山区小流域降雨-山洪演进正演模拟和预报方法,构建了从降雨、植被截留、土体入渗、坡面汇流到山洪演进全过程物理模型.采用一阶迎风差分格式求解描述坡面汇流到径流过程的扩散波方程,并在凸地形点采用修正算法确保计算精度和求解简便性.基于CPU(中央处理器)+GPU(图像处理器)异构并行加速技术实现从降雨到山洪动力演进全过程快速模拟,计算效率相对CPU单核提升300倍左右.通过一维构造地形试验、V型槽实验和都江堰龙溪河真实小流域山洪过程分析,验证了当前计算模型和方法的有效性,为基于动力过程的山洪灾害实时预报研究提供参考.

关键词：山洪预报雨洪过程扩散波模型异构并行数值模拟

基于MPI+CUDA的DSMC/PIC耦合模拟异构并行及性能优化研究

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计算机科学 2023年

作者：林拥真徐传福邱昊中汪青松王正华杨富翔李洁国防科技大学计算机学院国防科技大学计算机学院量子信息研究所兼高性能计算国家重点实验室军事交通学院国防科技大学空天科学学院

DSMC/PIC耦合模拟是一类重要的高性能计算应用，大规模DSMC/PIC耦合模拟计算量巨大，需要实现高效并行计算。由于粒子动态注入、迁移等操作，基于MPI并行的DSMC/PIC耦合模拟往往通信开销较大且难以实现负载均衡。针对自主研发的DSMC/PI... 详细信息

DSMC/PIC耦合模拟是一类重要的高性能计算应用，大规模DSMC/PIC耦合模拟计算量巨大，需要实现高效并行计算。由于粒子动态注入、迁移等操作，基于MPI并行的DSMC/PIC耦合模拟往往通信开销较大且难以实现负载均衡。针对自主研发的DSMC/PIC耦合模拟软件，在原有MPI并行优化版本上设计实现了高效的MPI+CUDA异构并行算法，结合GPU体系结构和DSMC/PIC计算特点，开展了GPU访存优化、GPU线程工作负载优化、CPU-GPU数据传输优化及DSMC/PIC数据冲突优化等一系列性能优化。在北京北龙超级云HPC系统的NVIDIA V100和A100 GPU上，针对数亿粒子规模的脉冲真空弧等离子体羽流应用，开展了大规模DSMC/PIC耦合异构并行模拟，相比于原有纯MPI并行，GPU异构并行大幅缩短了模拟时间，两块GPU卡较192核的CPU加速比达到550%，同时具有更好的强可扩展性。

关键词： DSMC/PIC耦合粒子模拟异构并行 MPI+CUDA

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预处理共轭梯度算法异构并行求解及优化

小型微型计算机系统 2022年第10期43卷 2040-2045页

作者：张琨贾金芳黄建强王晓英严文昕青海大学计算机技术与应用系西宁810016 清华大学计算机科学与技术系北京100084

共轭梯度算法是求解对称正定线性系统的重要方法之一,该算法求解问题通常具有稀疏性.随着问题规模的不断增大,单CPU因其存储及计算能力限制已经不能满足大规模稀疏线性方程组求解的实时需求.基于此,本文提出一种基于CPU+GPU异构平台的MP... 详细信息

共轭梯度算法是求解对称正定线性系统的重要方法之一,该算法求解问题通常具有稀疏性.随着问题规模的不断增大,单CPU因其存储及计算能力限制已经不能满足大规模稀疏线性方程组求解的实时需求.基于此,本文提出一种基于CPU+GPU异构平台的MPI+CUDA异构并行求解算法.首先,对共轭梯度算法进行了热点性能分析,说明该算法求解时存在的计算困难及挑战;然后,根据共轭梯度算法特性进行了任务划分,实现异构并行算法设计;最后,针对异构并行算法中存在的通信开销、数据传输开销和存储器访问开销等问题,对异构并行算法进行优化以进一步提升求解效率及性能.实验结果表明,与MPI并行和CUDALib并行相比,MPI+CUDA异构混合并行在串行计算部分较少的Jacobi预处理共轭梯度算法上分别获得336%和33%的性能提升,在串行计算部分较多的ILU预处理共轭梯度算法上也能分别获得25%和7%的性能提升,同时结果还显示MPI+CUDA混合并行随着节点数目的增加具有一定可扩展性.

关键词：对称正定线性系统共轭梯度算法预处理技术异构并行

基于CPU+GPU异构并行的广义共轭余差算法性能优化

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郑州大学学报（工学版） 2022年第6期43卷 15-21页

作者：黄东强黄建强贾金芳吴利刘令斌王晓英青海大学计算机技术与应用系青海西宁810016

为了提高GRAPES数值天气预报模式的计算效率,改善动力框架部分的性能,针对广义共轭余差算法(GCR)求解赫姆霍兹方程在GRAPES模式中耗时较大的问题,提出了一种基于CPU+GPU异构并行的预处理广义共轭余差算法。采用不完全LU分解对系数矩阵... 详细信息

为了提高GRAPES数值天气预报模式的计算效率,改善动力框架部分的性能,针对广义共轭余差算法(GCR)求解赫姆霍兹方程在GRAPES模式中耗时较大的问题,提出了一种基于CPU+GPU异构并行的预处理广义共轭余差算法。采用不完全LU分解对系数矩阵进行预处理来减少迭代次数,在此基础上实现了OpenMP的细粒度并行和MPI粗粒度并行,OpenMP并行主要是采用循环展开的方式对程序中无数据依赖的循环体使用编译制导来提高程序的性能;MPI并行主要是将数据划分给各个进程,采用非阻塞通信和优化进程通信数据量的方式来提高并行程序的可拓展性。实现了MPI+CUDA异构并行,MPI负责节点间进程通信以及迭代控制,CUDA负责处理计算密集型任务,将GCR中耗时较大的矩阵计算部分移植到GPU上处理,采用访存优化和数据传输优化来减少CPU和GPU间的数据传输开销。实验结果表明:与串行程序相比,OpenMP并行加速比为2.24,MPI并行加速比为3.32,MPI+CUDA异构并行加速比为4.69,实现了异构平台上的广义共轭余差算法性能优化,提高了程序的计算效率。

关键词： GRAPES 广义共轭余差算法 GPU 异构并行

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面向GPU异构并行系统的多任务流编程模型

计算机学报 2014年第7期37卷 1638-1646页

作者：董小社刘超王恩东刘袁张兴军西安交通大学计算机科学与技术系西安710049 高效能服务器和存储技术国家重点实验室济南250013

传统并行编程模型和框架不能有效利用和发挥GPU异构并行系统特点,应用开发难度大,性能优化困难,文中采用混合编程模型思想,建立了一种以协处理器为中心的GPU计算核心与CPU控制相融合的多任务流编程模型.模型将并行任务与CUDA流相结合,... 详细信息

传统并行编程模型和框架不能有效利用和发挥GPU异构并行系统特点,应用开发难度大,性能优化困难,文中采用混合编程模型思想,建立了一种以协处理器为中心的GPU计算核心与CPU控制相融合的多任务流编程模型.模型将并行任务与CUDA流相结合,利用系统硬件并行性特点实现程序任务级和数据级并行;采用任务间消息通信和任务内数据共享通信方式,既保证对传统并行应用的继承又降低了不同存储空间给应用开发带来的复杂性和难度.基于该编程模型实现了一个运行时支持系统原型,测试结果表明可保证高效的数据通信,且能充分利用系统计算能力,提高了应用程序运行效率.

关键词： GPU 异构并行编程模型

基于CUDA技术的先进组件中子学程序异构并行研究

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核动力工程 2021年第S2期42卷 124-129页

作者：郑勇芦韡马永强崔显涛郭凤晨马党伟涂晓兰中国核动力研究设计院核反应堆系统设计技术重点实验室成都610213

为了提升先进组件中子学程序KYLIN-Ⅱ处理复杂边界条件问题的计算性能,基于可编程显卡异构并行技术对KYLIN-Ⅱ程序开展了异构并行化研究,实现了共振、输运等模块的海量线程并行计算,并通过优化迭代策略减少了异构并行程序的原子操作次... 详细信息

为了提升先进组件中子学程序KYLIN-Ⅱ处理复杂边界条件问题的计算性能,基于可编程显卡异构并行技术对KYLIN-Ⅱ程序开展了异构并行化研究,实现了共振、输运等模块的海量线程并行计算,并通过优化迭代策略减少了异构并行程序的原子操作次数。为验证异构并行程序的计算精度和加速效果,针对AFA3G超级组件、六角形板型燃料组件、多层套管型燃料栅元等测试例题开展计算,计算结果表明,异构并行程序不会影响计算结果精度,单张显卡异构并行后的KYLIN-Ⅱ程序可以达到10倍以上的加速比,优化迭代流程可以有效减少计算耗时。相对于传统的基于中央处理器(CPU)的多核并行机制,显卡异构并行显著降低了KYLIN-II程序大规模并行需要的经济成本,可以作为KYLIN-Ⅱ程序开展进一步并行优化的方向。

关键词： KYLIN-Ⅱ 并行技术异构并行原子操作

CPU-GPU协同计算在MOC中子输运异构并行计算中的应用研究

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核动力工程 2020年第4期41卷 17-21页

作者：宋佩涛张志俭张乾梁亮赵强哈尔滨工程大学核安全与仿真技术国防重点学科实验室哈尔滨150001

特征线方法(MOC)可以精确求解任意几何的中子输运方程,但该方法收敛慢、计算时间长。本研究基于空间区域分解和特征线并行技术,采用MPI+Open MP/CUDA编程模型,实现了适用于中央处理器-图形处理器(CPU-GPU)异构系统的二维MOC异构并行算... 详细信息

特征线方法(MOC)可以精确求解任意几何的中子输运方程,但该方法收敛慢、计算时间长。本研究基于空间区域分解和特征线并行技术,采用MPI+Open MP/CUDA编程模型,实现了适用于中央处理器-图形处理器(CPU-GPU)异构系统的二维MOC异构并行算法。为充分利用异构系统中的CPU和GPU计算资源,实现CPU-GPU协同计算,提出动态任务分配模型,根据CPU和GPU的计算能力合理分配计算任务。数值验证结果表明:程序具有良好的计算精度;动态任务分配模型能根据硬件性能给出最佳任务分配方案;5异构节点(包含20块GPU)并行时,相对MPI+CUDA并行模式,采用CPU-GPU协同计算后,程序整体效率提升达到14%。

关键词：异构并行特征线方法中子输运计算 GPU CUDA