基于鍵漲落模型數(shù)值模擬的并行優(yōu)化.pdf

1、隨著大規(guī)模計算的需求不斷增長，并行計算技術(shù)得到了不斷發(fā)展，TOP500每年都要公布峰值速度前500強的世界高性能計算機排名。現(xiàn)在主流高性能計算機的體系結(jié)構(gòu)發(fā)展趨勢，是使用基于共享存儲的刀片多核處理器搭建機群系統(tǒng)，山東大學(xué)高性能機群便是采用這種架構(gòu)。在并行計算機發(fā)展日新月異的同時，并行計算的實際應(yīng)用發(fā)展速度大大落后于硬件的發(fā)展速度，應(yīng)用程序?qū)崪y性能遠(yuǎn)低于計算峰值。因此，充分利用起并行計算機的計算特點，優(yōu)化提升應(yīng)用的并行性能，比如對高分子表

2、面吸附的并行應(yīng)用進(jìn)行優(yōu)化，使其在機群上實現(xiàn)并行計算，并且提升并行性能縮短計算周期，成為了并行計算中的一項研究課題。
　　 鍵漲落模型是高分子表面吸附數(shù)值模擬的經(jīng)典運動模型，由于其計算量巨大使得單機PC進(jìn)行計算模擬的時間不可接受，而MPI實現(xiàn)的并行蒙特卡洛抽樣方法可以通過擴展PC（或計算核）的個數(shù)來計算不同的樣本，最后將數(shù)據(jù)歸約計算，當(dāng)使用480核計算960樣本時，將需要9年完成的串行計算加速至5天完成。這種粒度劃分最小為每一個樣

3、本為一個計算任務(wù)，但當(dāng)模擬的高分子鏈分子量比較大時，一個獨立樣本的計算時間也是相當(dāng)長的。因此在MPI并行基礎(chǔ)之上，可以通過區(qū)域分解進(jìn)一步劃分并行粒度，區(qū)域分解之后的循環(huán)迭代易于使用OpenMP提供的編譯制導(dǎo)并行化。相比于MPI使用進(jìn)程通信，OpenMP基于多線程技術(shù)，能更好的發(fā)揮刀片結(jié)點共享存儲的優(yōu)勢。使用OpenMP直接并行化的應(yīng)用程序，可以初步完成在刀片結(jié)點上的并行計算，但高效率的發(fā)揮并行性能，需要進(jìn)一步測試、分析、調(diào)優(yōu)，然后得到最

4、合理的硬件資源使用方案。
　　 本文基于高分子表面吸附在高性能機群上的MPI并行編程框架，主要工作分為兩部分:首先，研究OpenMP編程技術(shù)，實現(xiàn)應(yīng)用熱點模塊的并行化;其次，研究OpenMP的優(yōu)化技術(shù)，針對高分子表面吸附應(yīng)用設(shè)計并行優(yōu)化方案。本文對高分子表面吸附應(yīng)用的OpenMP程序調(diào)優(yōu)工作，均在四路八核刀片上完成，測試結(jié)果表明優(yōu)化方案能有效地提高實際并行性能。本文采用的軟件工程優(yōu)化化方法，可以為將來機群應(yīng)用在單個結(jié)點上的Ope

5、nMP調(diào)優(yōu)提供方法、經(jīng)驗和借鑒。具體而言，本文的主要工作如下:
　　 1.給出MPI并行后的高分子表面吸附在高性能機群上的性能測試和分析，驗證滿足Gustafson定律;
　　 2.在計算長鏈并行性能提升達(dá)到瓶頸的條件下，本文基于長鏈分段的方法，使用多線程模擬各段內(nèi)的鍵漲落運動，以此來替代長鏈運動的方法。使用OpenMP并行編程實現(xiàn)并行接口MC_ Bond_Fluc，完成在四路八核刀片上的性能測試;
　　 3.設(shè)