GRAPES全球模式MPI+OpenMP混合并行方法

【摘要】近几年来随着多核计算技术的发展，基于多核处理器的集群系统逐渐成为高性能计算机市场主流架构。高性能计算机的计算核数不断增加，同时计算性能保持一定的年增长速度增长。作为高性能计算的重要应用，气象数值模式预报准确率的提高很大程度上得益于分辨率的提高，使得模式能够模拟更加真实的物理动力过程。但模式分辨率的提高意味着计算量的成倍增长。为适应目前既有分布又有共享内存的硬件体系架构以及解决分辨率提高带来的计算量增长问题，可以使用MPI+OpenMP混合编程模型，实现集群节点间和节点内两级并行，利用消息传递与共享并行处理两种编程方式优点，MPI用于结点间通信，OpenMP用于结点内并行计算，提高模式的并行度。本文采用MPI+OpenMP混合并行模型，使用区域分解并行和循环并行两种方法，对GRAPES全球模式进行混合并行方案设计和优化。具体混合并行原则是对于计算量均匀分布，同时线程安全的格点计算使用tile并行，tile并行使用一维纬向tile划分。对于计算量不均匀的格点计算、程序内部线程不安全或存在MPI通信以及有负载平衡问题的物理过程，则选择循环并行方法。本文分别使用分辨率为1°和0.25°的数据对GRAPES混合并行方法试验。实验结果表明，混合并行方法可以在MPI并行的基础上提高模式的并行度，在计算核数相同的情况下，4个线程内的MPI+OpenMP混合并行方法比纯MPI方法效果好，但在线程数量大于4时，并行效果显著下降。当纯MPI方法因扩展性限制不能运行时，MPI+OpenMP混合并行方法可以替代它，获得比纯MPI方法更好的扩展性。GRAPES全球模式混合并行方法在大规模并行情况仍能保持较高的并行效率。研究表明，MPI+OpenMP混合并行方法适合GRAPES全球模式。
【作者】蒋沁谷；
【导师】金之雁；
【作者基本信息】中国气象科学研究院，气象学，2014，硕士
【关键词】MPI；OpenMP；数值天气预报模式；区域分解；混合并行；

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