杨磊[1]2004年在《基于PC机群环境MPI的多重网格并行算法研究》文中认为随着科技的发展，新一代的计算机，无论计算能力和计算速度都比旧的计算机优越。但人类对高性能计算的需求，也不断提高。除了增强处理器本身的计算能力外，并行处理是一种提高计算能力的有效手段。从前，并行处理要采用昂贵的专用计算机，随着个人计算机及网络成本下降，现已广泛用分布式网络计算机系统进行并行处理。在分布网络计算机系统中，采用消息传递方法实现进程间的通讯。当前流行基于消息传递的并行编程环境是MPI(Message Passing Interface)和PVM(Parallel Virtual Machine)。本文是在MPI网络并行环境中，依照区域分解法的原理，构造多重网格的并行算法。 本论文首先介绍了并行计算的基本理论，然后介绍了计算机机群系统和MPI(Message Passing Interface)消息传递机制。在此基础上，建立了基于LINUX和MPI的PC机群实验环境。然后基于网络并行环境中并行算法的设计原则，提出了由武汉理工大学并行处理实验室设计的高效并行算法——多重网格区域分解虚拟边界预测算法。这一算法利用虚拟边界点上的历史值，对其进行预测，通过预测，减少通讯，从而加快收敛，提高加速比。文中给出了虚拟边界预测算法的预测模型，详细论述了虚拟边界预测方法的主要思想和关键技术，并在对一类二维热传导方程的求解过程中使用到的各种虚拟边界预测方法进行了比较及分析。最后总结了本论文所做的工作，并指出本课题领域有待于进一步研究的问题。 本文总共分为六章，其内容如下： 第1章，主要介绍并行计算机的发展及分类，并行计算的基本理论及本论文所做的主要工作。 第2章，详细的介绍了PC机群系统的特点，机群环境并行算法的设计模式和并行计算平台MPI的通信模式。 第3章，介绍了MPI系统，详细的给出了在实际计算所使用的MPI机群系统的构造和配置过程，最后对两种常用的并行计算平台MPI和PVM在几个方面进行了比较 第4章，讨论了多重网格算法和区域分解算法，介绍了这两种算法的理武汉理_[大学硕士学位论文论背景，给出了详细的算法描述。 第5章，讨论了基于虚拟边界预测的多重网格并行算法，对儿种不同的虚拟边界预测方法进行了分析比较，并提出了一种改进的混和预测算法，最后求解实际二维热传导问题中应用了此算法。 第6章，给出了本文的总结，并对下一步的工作作了展望。 本文得到了中英国际合作项目(批准号:英国皇家学会I又oyal SocietyQ724)、国家自然科学基金项目(批准号:69773021)、国家自然科学基金项目(批准号:60173046)的资助。
汪梅婷[2]2006年在《基于MPI的并行计算中矩阵传输协议及负载平衡算法的研究与设计》文中研究指明并行计算被认为是科学家和工程师用来解决各种领域的问题的标准方法,在工程设计、科学计算和商业应用中扮演着重要角色。随着并行计算技术和高速网络技术的不断进步,网络并行计算系统得以产生。基于局域网的机群计算和基于Internet的网格计算是其典型代表。机群计算以其良好的可扩放性、明显的性能价格比优势成为当今高性能计算系统中的一个研究热点和主流。采用并行计算编程环境MPI组建的局域网内的PC机群具有很大的网络并行计算潜力。但是,现有并行计算中存在诸多问题需要通过深入研究来解决。其中,改善并行程序性能的措施、任务调度策略和负载平衡算法是研究的重点。本文主要从以下几个方面进行了研究:首先,介绍并行编程环境的一般理论,从分析影响并行程序性能的因素出发,有针对性地提出在局域网环境下可以通过降低通信开销、采用合理可行的负载平衡算法提高并行计算的性能。其次,针对现有并行计算中矩阵传输通信开销大的问题,设计了一种新的旨在减少通信开销的多维矩阵传输协议。再次,以负载平衡为前提,以减少并行计算时间为目标,给出了一种轮询法与加权法两种动态负载平衡算法相结合的混合调度算法。最后,在局域网内构建了实验平台,采用MPI-2的库函数进行了测试验证,并对测试结果进行了分析。
茹忠亮[3]2004年在《叁维进化弹塑性并行有限元反分析系统研究》文中指出随着国家基础建设的不断发展,越来越多大型、超大型岩土工程相继上马,这些工程不仅规模越来越大,而且其复杂程度也越来越高。传统的基于单机的有限元求解不仅面临着超大的自由度,而且还涉及到复杂的非线性本构关系,计算时间长、精度低已经成为人们不得不面对的一个问题。 区域分解算法是在并行机上求解偏微分方程数值解的一种方法。该方法先将偏微分方程求解区域划分为若干个子区域,然后在各个子区域并行求解。随着计算机及网络技术的发展,组建PC机联网的计算机群为人们提供了一个高效率的并行计算平台。本文在此背景下,对如何充分利用现有的计算资源,获得高效的有限元计算效率进行了研究。围绕这一问题,开展了以下几个方面的研究: 1) 结合区域分解算法的特点,引入锚固组合单元来模拟岩土工程中锚杆的加固效果,采用虚拟单元法模拟岩土工程开挖过程,结合大型稀疏矩阵方程组的并行共轭梯度算法,编制了基于Windows操作系统,适用于PC机群的岩土工程并行有限元计算程序。 2) 结合遗传算法和区域分解并行有限元算法,设计了进化并行有限元反分析算法,计算采用主—从并行模式,可根据测点的位移监测信息快速反演岩体的力学参数。 3) 并行程序开发采用面向对象的方式,其中包含了单元、材料、荷载、求解器、遗传算法等有限元类库,通过类库的管理可以方便地对程序进行维护和扩充。 4) 对水布垭电站尾水洞开挖断面锚固效果进行了并行有限元计算,分析了锚杆的加固效果及并行加速比;水布垭电站尾水洞阶段施工开挖工程计算规模大(百万单元)、开挖步多(20步),通过对其进行叁维并行弹塑性分析,实现了在PC机群上完成海量计算的目的;最后对水布垭地下厂房岩层参数进行了并行反演计算。
邓居智[4]2011年在《可控源音频大地电磁法叁维交错采样有限差分数值模拟研究》文中指出可控源音频大地电磁法(CSAMT)是在大地电磁法(MT)基础上发展起来的一种人工源频率域测深方法,该方法在矿产资源、油气、地热及工程勘查等领域得到了广泛的应用。当前针对CSAMT的研究主要集中在二维和2.5维,然而CSAMT的源和电磁场本质上是叁维,因此CSAMT叁维数值模拟是勘探地球物理领域迫切需要解决的前沿问题之一。本文将多重网格法与交错采样有限差分法结合,开展了CSAMT叁维数值模拟研究。从CSAMT满足的基本方程出发,推导了一次场和二次场所满足的麦克斯韦方程,得出了全空间下层状介质的解析解,通过典型模型数值计算确定了最佳汉克尔滤波系数。将叁维交错采样有限差分应用到二次场计算中,推导了磁场分量与电场分量的关系表达式,将CSAMT叁维数值模拟的二次场计算问题转换为大型线性方程组的求解,提出了各边界的二次场值为零的简洁边界条件。多重网格法中采用标准粗化方法使粗网格单元值等于其对应的八个细网格单元值的加权平均。从磁场的叁个分量出发,推导了限制算子和延拓算子,并在计算过程中保证限制算子比延拓算子至少高一阶代数精度。采用对称对角行存储格式,利用两个一维数组进行系数矩阵存储,使总体存储量达到最小。研究了叁种磁场散度校正方法(直接磁场散度校正、磁场散度残差复校正、磁场散度残差实校正),并通过实际模型试算证明磁场散度残差实校正为最佳方法。通过多重网格法和两种经典的迭代方法的比较,证明多重网格法误差收敛速度与网格剖分尺度无关,剖分网格数对迭代次数基本没有影响,当网格剖分数大时多重网格法的迭代次数及计算时间均比不完全LU分解双共轭梯度迭代法少。通过研究多重网格层数对计算效率的影响,证明在网格剖分数相同情况下应尽可能增加多重网格层数。结合CSAMT叁维数值模拟的特点,编制了基于MPI的叁维数值模拟程序,利用相同模型比较了两种程序的计算速度,结果表明多核PC机的并行计算能大大提高计算效率。通过典型模型体的CSAMT叁维数值模拟,分析了典型模型体CSAMT赤道装置和轴向装置的异常响应,并对场源附加效应和场源阴影效应进行了研究。
曹国强[5]2005年在《基于并行计算技术的离心式叶片泵流场数值模拟及叁维设计软件开发》文中提出随着现代计算流体力学(CFD)的发展,对高速度、大容量计算机的需求越来越迫切,计算越来越复杂,规模也呈指数级增长。如此庞大的运算任务单台计算机显然无法胜任。一方面是单处理器性能发展空间有限,另一方面是专用高档并行计算机价格又太昂贵,而且旧有的资源又得不到持续和有效的利用,造成硬件资源空闲和资金浪费。因此,一种能够充分利用现有计算机软硬资源,有效发挥计算资源协同增强作用,同时满足不同专业研究人员高效方便处理的并行计算技术、平台和实现方法就变得十分重要和具有现实意义。 本文在综合国内外关于流体力学并行计算及相关领域研究文献的基础上,搭建了微机并行计算平台,解决了数值模拟对计算资源要求;对并行环境下子区域网格的独立生成和相邻子区域交界面的网格生成进行研究;在原有叁维欧拉方程求解器的基础上添加粘性(耗散)项,针对定常问题,考虑粘性的影响,加入无滑移边界条件和两方程湍流模型,得到描述湍流运动的封闭RANS方程;对离心式叶片泵的设计理论进行了深入研究,并利用Visual C++平台编写了基于Pro/E的叁维参数化设计和计算软件。最后利用以上得出的计算经验和结论,通过对一个实际工程问题—离心式叶片泵内部流动的数值计算,完成了CFD中湍流高级数值模拟技术的尝试。全文共七章。 第一章为绪论,综述了国内外有关并行计算技术的研究概况,阐述了本文的研究目的、意义与主要研究内容。 第二章对Windows2000操作系统下的并行计算环境进行了深入研究,在此基础上成功搭建了由4台PC组成的局域网并行集群系统,采用消息传递接口MPI作为并行程序解决方案,安装了MPICH并行程序运行环境,用C语言调用MPI消息传递库,并在此基础上编写和实现了流场计算中应用到的并行迭代程序、矩阵二维拓扑和叁维拓扑并行程序。 第叁章研究了并行环境下子区域网格的独立生成和相邻子区域交界面的网格生成。在网格并行生成过程中,给出了关于边的分类,完善了文献中子区域内网格生成时接受新点及新单元的条件,给出了流场整体网格图以及流场子区域、交界面局部网格图。 第四章对κ-ε两方程模型进行了深入研究,在原有叁维欧拉方程求解器的基础上添加粘性(耗散)项,针对定常问题,考虑粘性的影响,加入无滑移边界条件和两方程湍流模型,得到描述湍流运动的封闭RANS方程。 第五章利用Fluent软件在搭建的并行计算平台上对离心式叶片泵的内部流场进行数值模拟,对湍流κ-ε两方程模型进行验证,并得到了一些结论。 第六章通过对离心式叶片泵的优秀水力模型进行了深入的研究,在一元和叁元流动理论的基础上给出了叶轮设计中的各种参数计算公式;利用Visual C++平台
于磊[6]2005年在《并行计算在电力系统暂态稳定分析中的应用研究》文中提出暂态稳定分析的并行求解是电力系统实时监控和仿真的重要方法和发展方向,目前的主要研究方向有两个:一是集中在对暂态计算时数学方程的并行化,二是集中在研究暂态计算的内在并行性上。通过对现有文献的研究,本文从网络分割的角度出发,采用了一种基于支路分割的并行算法,以分割支路两端的电压为交接变量,将分割支路两端的节点看作有注入电流的节点,通过迭代最终实现并行计算。本文以MPICH.NT.1.2.5作为操作平台,利用MPI (Message Passing Interface)传递函数库实现并行通讯,最后通过IEEE-39节点系统对该算法进行了测试,并且与传统串行算法进行了比较。
霍旭光[7]2006年在《基于MPI高性能计算方法的研究》文中提出现代科学技术的进步极大的促进了计算科学的发展。新一代的计算机无论计算能力和计算速度都比早期的计算机优越。但人类对高性能计算的要求也不断提高,在实践中,由于受到物理元器件极限速度和技术水平的限制,单个的处理器远远不能满足现代许多领域中具有挑战性的大规模计算课题对计算资源的需求,所以除了增强处理器本身的计算能力外,并行处理是一种提高计算能力的有效手段,所以对高性能并行计算进行研究是很有必要的。 从前,并行处理采用昂贵的专用计算机,随着个人计算机及其网络成本的下降,现已广泛使用分布式网络计算机系统进行并行处理。在分布式网络计算机系统中,采用消息传递方法实现进程间的通讯。当前流行的基于消息传递的并行编程环境是MPI(Message Passing Interface)和PVM(Parallel Virtual Machine),其中消息传递接口MPI以其移植性好、功能强大、高效等优点而成为目前最重要的并行编程工具。 本论文首先介绍了并行计算的基本理论,然后介绍了计算机机群系统和MPI消息传递机制。在此基础上,构建了基于windows和MPI的小型PC机群试验环境。针对物理学中导热问题的数值解法计算量大、单机计算负担过重的实际情况,分析了利用PC机群以及数值分析中的高斯·赛德尔算法求解高阶线性方程组的问题,并且利用并行环境中的并行程序的设计方法使用现在比较流行的C++的面向对象技术实现了这个算法,测试机群平台上分布式计算相对与单机计算的优势。文中给出了MPI程序设计方法的比较详细的介绍,论述了对高斯·赛德尔算法进行并行化的主要思想,并在对这个算法的实现过程中用到的各种方法做了简要分析,最后总结了本论文所做的工作,并指出有待于进一步研究的问题。
陈林[8]2006年在《基于Linux机群的大型结构并行有限元方法研究》文中提出随着国家建设的不断发展,出现了各种各样的大型和超大型的复杂结构。这些工程结构的规模不仅越来越大,其复杂程度也越来越高,而且还涉及到复杂的非线性本构关系,计算时间长。传统的基于单机的有限元方法往往无法满足这些问题的计算。将并行计算技术引入结构的有限元分析,可以从很大程度上增加结构分析的规模,提高分析速度,从而促进有限元法在大型结构工程中的应用。 随着计算机及网络技术的发展,利用PC机组建的机群为并行计算提供了平台。在此背景下,河海大学工程力学系利用PC机组建了基于Linux系统的高性能计算机群。本文给出了机群环境的详细配置和使用方法,并且对机群系统进行了测试。在机群上成功配置了主要用于在分布式存储环境下高效求解偏微分方程组的科学计算工具PETSc,对它的基本用法和程序执行过程进行了说明。 区域分解算法是适合在并行机上求解偏微分方程的一种方法。该方法先将求解区域划分为若干个子区域,然后在各个子区域并行求解。在机群环境下,本文以区域分解算法和并行预处理共轭梯度法为理论基础,采用C++语言和MPI编程方法,编制了基于Linux操作系统,适用于机群的大型结构并行有限元程序ADVPFEM。 利用本文程序对长方体结构进行了并行计算,得出了加速比和并行效率,并且与ABAQUS软件计算的结果进行了比较,得出两者的结果是一致的。对龙马面板堆石坝的简化模型进行了线性并行有限元计算,计算规模达到了百万单元,在机群上完成了计算。同时对于在使用相同处理器情况下,对不同子区域数所需要的计算时间进行了分析和比较。结果显示结构分析的并行计算时间不会随着计算CPU和子区域数的增加而无限制的减少。
李菲菲[9]2011年在《叁维FDTD并行算法的研究及应用》文中研究指明随着计算机技术的快速发展,电磁场数值计算方法的研究得到了迅速的发展。数值算法中的时域有限差分法(FDTD)近年来被广泛使用于各种工程实际问题中。该方法一次计算可以得到宽频带信息并且便于处理复杂形状和复杂介质的电磁问题。本文针对复杂结构目标或电大尺寸的FDTD计算对内存要求高、计算耗时长的缺点,提出了基于MPI网络并行平台的叁维FDTD并行算法,并应用于实际的算例中,实现了更高的计算效率。在叁维FDTD并行算法实现中,本文针对FDTD方法局域性特点,与以往的一维拓扑模式不同,创建了笛卡尔叁维虚拟拓扑结构,实现叁维方向上的区域分割;建立自定义数据类型,避免频繁的数据打包和解包过程,节省了打包和解包过程中中间存储变量占用的空间,减少了通信开销;采用阻塞式数据通信,缩短了通信延迟,提高了子域间的通信效率。本套叁维FDTD并行算法是在由PC机组成的网络并行系统上,基于MPI并行开发环境实现的。详细讨论了并行FDTD算法中的二阶Mur和UPML吸收边界的并行化处理方法,讨论了负载平衡问题,同时,分析了并行FDTD算法的并行性能。
张友良[10]2003年在《岩土大规模高性能并行有限元系统研究》文中进行了进一步梳理本文的研究了如何在普通PC机群上实现岩土工程大规模有限元并行计算,以更好地发挥有限元在岩土工程中的应用。在PC机群COW并行系统上,实现大规模有限元并行计算需要解决有限元并行策略问题、大量数据的分布存储问题、大规模方程组迭代求解的收敛性问题和程序实现等。本文围绕如何解决以上问题提出了一套系统地解决这些问题的方法,具体来说做了以下工作,1、Windows环境下并行平台的组建。组建了用100Mbps高速以太网络联结若干台个人计算机的并行系统平台,在此平台上采用Windows下基于消息传递机制的MPI系统进行并行有限元程序开发。2、有限元并行策略研究。目前很多并行有限元采用的是局部并行算法,即对有限元计算中计算量大的部分实行并行,如单元分析、方程组求解等。对于分布式内存并行系统,这种方案需要大量通讯,大大影响计算速度,特别对于网络速度较慢的PC机群COW并行系统,这种方法的并行效率较低。本文提出采用区域分解的“分而治之”的并行策略实现有限元并行,即将有限元计算区域划分成若干大小相等的子区域,然后将这些子区域的计算映射到每个计算机上并行地进行。每个进程负责本子区域的有限元全部计算,只在区域公共部分进行通讯和交换数据信息。这种策略的优点在于高度并行、通信少、可扩展性好、程序具有很好的移植性,软件维护工作量也相对少。3、有限元计算数据的分布存储研究。由于大规模有限元数据量巨大,单个PC机求解一个主要问题是内存不足。解决数据分布存储问题就是实现超大规模有限元计算,同时还减少数据通讯。本文结合以上区域分解并行策略,将每个子区域的数据信息存储在相应的各个计算机上,实现存储局部化,大大减少并行计算中的通讯量,同时可以实现大规模计算。4、大型方程组并行迭代方法研究。由于直接法在存储量和计算量上的限制,不适合并行地求解大规模方程组,本文采用共轭梯度法来实现方程组的并行求解。为解决大型方程组收敛性问题,采用子区域信息建立预条件子。这种预处理技术非
参考文献：
[1]. 基于PC机群环境MPI的多重网格并行算法研究[D]. 杨磊. 武汉理工大学. 2004
[2]. 基于MPI的并行计算中矩阵传输协议及负载平衡算法的研究与设计[D]. 汪梅婷. 燕山大学. 2006
[3]. 叁维进化弹塑性并行有限元反分析系统研究[D]. 茹忠亮. 东北大学. 2004
[4]. 可控源音频大地电磁法叁维交错采样有限差分数值模拟研究[D]. 邓居智. 中国地质大学（北京）. 2011
[5]. 基于并行计算技术的离心式叶片泵流场数值模拟及叁维设计软件开发[D]. 曹国强. 辽宁工程技术大学. 2005
[6]. 并行计算在电力系统暂态稳定分析中的应用研究[D]. 于磊. 华北电力大学（河北）. 2005
[7]. 基于MPI高性能计算方法的研究[D]. 霍旭光. 中国地质大学（北京）. 2006
[8]. 基于Linux机群的大型结构并行有限元方法研究[D]. 陈林. 河海大学. 2006
[9]. 叁维FDTD并行算法的研究及应用[D]. 李菲菲. 西安电子科技大学. 2011
[10]. 岩土大规模高性能并行有限元系统研究[D]. 张友良. 中国科学院研究生院（武汉岩土力学研究所）. 2003
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