基于異構(gòu)集群的混合并行計算模型的研究與應(yīng)用.pdf

1、隨著并行計算技術(shù)的發(fā)展，以眾核加速器作為協(xié)處理器的異構(gòu)集群逐漸成為并行計算機的發(fā)展方向，在其基礎(chǔ)上混合并行計算模型成為主要并行算法設(shè)計模型。地球物理大地電磁研究技術(shù)的發(fā)展對高維度高密度的反演需求逐漸增加，使得算法對計算資源的要求呈爆炸式增長。如何高效快速的求解反演問題，是當前要面對的一個挑戰(zhàn)。Occam算法以其不依賴初始模型和穩(wěn)定收斂的特點，被廣泛應(yīng)用于大地電磁研究領(lǐng)域，由于反演過程耗時極大，利用并行計算技術(shù)對算法加速成為重要研究方向。

2、異構(gòu)集群具有大規(guī)模的計算資源，通過混合并行計算模型設(shè)計并行算法，可以充分發(fā)揮并行系統(tǒng)的綜合計算能力。因此結(jié)合基于分布式存儲系統(tǒng)模型、共享存儲系統(tǒng)并行模型和眾核并行模型，設(shè)計出混合并行的并行算法，并將其映射實現(xiàn)于分布式多節(jié)點、多核處理器、眾核加速器的并行計算資源之上，開發(fā)Occam并行算法是十分有意義的研究方向。
　　Occam反演并行算法是基于混合并行計算模型所設(shè)計的算法，論文首先討論混合并行模型主要結(jié)構(gòu)，然后基于該模型對Occa

3、m算法進行并行化研究。為了實現(xiàn)并行加速，對混合并行系統(tǒng)的任務(wù)劃分方式，以其及對應(yīng)實體異構(gòu)并行集群進行詳細研究。剖析Occam算法的計算原理和串行算法特點，對其潛在多層次并行性進行挖掘。針對混合并行模型對算法進行全面的粒度劃分，實現(xiàn)并行化設(shè)計，分別設(shè)計分布式存儲結(jié)構(gòu)和共享存儲結(jié)構(gòu)下的正演算法、單節(jié)點內(nèi)的GAUSS算法和GAUSSD算法，并且從通信、任務(wù)劃分、存儲方式方面進行優(yōu)化處理。
　　在并行算法的評測中，針對6個反演模型在2種計

4、算規(guī)模下測試分析算法的正確性、執(zhí)行時間和加速比；對混合并行模型中的誤差產(chǎn)生、并行資源分配混合并行算法的通信代價進行測試分析；最后綜合分析評估在穩(wěn)定反演模型下Occam并行算法的整體性能。實驗取得了以下的研究結(jié)果：
　　1、通過對Occam算法的分析，找出主要影響算法計算規(guī)模的四個參數(shù)和與其對應(yīng)的關(guān)鍵算法。四個關(guān)鍵參數(shù)分別為反演網(wǎng)格數(shù)、有限單元網(wǎng)格數(shù)、測點數(shù)和頻點數(shù)。
　　2、利用混合并行計算模型對Occam算法進行分析，由反

5、演計算過程開始，逐步展開原串行算法各個部分的并行性分析與研究。通過混合并行計算模型中不同層次的模型對算法進行不同粒度的劃分，組合與映射，完成并行算法設(shè)計。并行算法同時保持了對不同的拉格朗日乘子搜索方法的支持，為改進算法提供支持。
　　3、在加速比測試中，對于求解具有更大計算規(guī)模的反演模型，其加速效果越明顯。異構(gòu)結(jié)構(gòu)產(chǎn)生的計算誤差同時影響了加速效果的評測，但Occam算法本身的收斂性并未收到影響。
　　實驗結(jié)果表明，基于混合并