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1、隨著大規(guī)模計(jì)算的需求不斷增長(zhǎng),并行計(jì)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(qiáng)的世界高性能計(jì)算機(jī)排名。現(xiàn)在主流高性能計(jì)算機(jī)的體系結(jié)構(gòu)發(fā)展趨勢(shì),是使用基于共享存儲(chǔ)的刀片多核處理器搭建機(jī)群系統(tǒng),山東大學(xué)高性能機(jī)群便是采用這種架構(gòu)。在并行計(jì)算機(jī)發(fā)展日新月異的同時(shí),并行計(jì)算的實(shí)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(cè)性能遠(yuǎn)低于計(jì)算峰值。因此,充分利用起并行計(jì)算機(jī)的計(jì)算特點(diǎn),優(yōu)化提升應(yīng)用的并行性能,比如對(duì)高分子表
2、面吸附的并行應(yīng)用進(jìn)行優(yōu)化,使其在機(jī)群上實(shí)現(xiàn)并行計(jì)算,并且提升并行性能縮短計(jì)算周期,成為了并行計(jì)算中的一項(xiàng)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(yùn)動(dòng)模型,由于其計(jì)算量巨大使得單機(jī)PC進(jìn)行計(jì)算模擬的時(shí)間不可接受,而MPI實(shí)現(xiàn)的并行蒙特卡洛抽樣方法可以通過(guò)擴(kuò)展PC(或計(jì)算核)的個(gè)數(shù)來(lái)計(jì)算不同的樣本,最后將數(shù)據(jù)歸約計(jì)算,當(dāng)使用480核計(jì)算960樣本時(shí),將需要9年完成的串行計(jì)算加速至5天完成。這種粒度劃分最小為每一個(gè)樣
3、本為一個(gè)計(jì)算任務(wù),但當(dāng)模擬的高分子鏈分子量比較大時(shí),一個(gè)獨(dú)立樣本的計(jì)算時(shí)間也是相當(dāng)長(zhǎng)的。因此在MPI并行基礎(chǔ)之上,可以通過(guò)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(diǎn)共享存儲(chǔ)的優(yōu)勢(shì)。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(diǎn)上的并行計(jì)算,但高效率的發(fā)揮并行性能,需要進(jìn)一步測(cè)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(jī)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(shí)現(xiàn)應(yīng)用熱點(diǎn)模塊的并行化;其次,研究OpenMP的優(yōu)化技術(shù),針對(duì)高分子表面吸附應(yīng)用設(shè)計(jì)并行優(yōu)化方案。本文對(duì)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(cè)試結(jié)果表明優(yōu)化方案能有效地提高實(shí)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(lái)機(jī)群應(yīng)用在單個(gè)結(jié)點(diǎn)上的Ope
5、nMP調(diào)優(yōu)提供方法、經(jīng)驗(yàn)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(jī)群上的性能測(cè)試和分析,驗(yàn)證滿足Gustafson定律;
2.在計(jì)算長(zhǎng)鏈并行性能提升達(dá)到瓶頸的條件下,本文基于長(zhǎng)鏈分段的方法,使用多線程模擬各段內(nèi)的鍵漲落運(yùn)動(dòng),以此來(lái)替代長(zhǎng)鏈運(yùn)動(dòng)的方法。使用OpenMP并行編程實(shí)現(xiàn)并行接口MC_ Bond_Fluc,完成在四路八核刀片上的性能測(cè)試;
3.設(shè)
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