【摘 要】
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在当前主流的众核异构高性能计算机平台上开展超大规模CFD应用的高效并行数值模拟仍然面临着一系列挑战性技术问题,也是该领域的热点研究问题之一.本文面向天河2高性能并行计
【机 构】
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国防科技大学计算机学院,湖南长沙410073
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在当前主流的众核异构高性能计算机平台上开展超大规模CFD应用的高效并行数值模拟仍然面临着一系列挑战性技术问题,也是该领域的热点研究问题之一.本文面向天河2高性能并行计算平台,针对高阶精度CFD流场数值模拟程序的高效并行进行了探索,重点讨论了CFD应用特点与众核异构高性能计算机平台特征相适应的性能优化策略,从任务分解、并行度挖掘、多线程优化、SIMD向量化、CPU与加速器协同优化等方面,提出一系列性能提升技术.通过在天河2高性能计算平台上进行了多个算例的数值模拟,模拟的最大CFD规模达到1220亿个网格点,共使用约59万CPU+MIC处理器核,测试结果表明移植优化后的程序性能提高26倍左右,且具有良好的可扩展性.
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