【摘 要】
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大气模式是描述大气中的各种物理量随时间及空间变化的科学计算程序.用大气模式对未来气候进行预估,是科学理解全球气候变化中最为重要的一环,长时间以来一直受到科学界的广泛关注.随着近年来气候对人类生产生活的影响日益加深,如何利用高性能计算领域的相关技术找到一种高效求解复杂大气模式方程的方法,成为亟待解决的关键问题.大气模式动力框架是影响大气模式计算可扩展性和计算效率的核心模块,欧拉方程是目前最常见的大气
【机 构】
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清华大学 地球系统数值模拟教育部重点实验室 地球系统科学研究中心,北京 100084;清华大学 计算机科学与技术系,北京 100084
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大气模式是描述大气中的各种物理量随时间及空间变化的科学计算程序.用大气模式对未来气候进行预估,是科学理解全球气候变化中最为重要的一环,长时间以来一直受到科学界的广泛关注.随着近年来气候对人类生产生活的影响日益加深,如何利用高性能计算领域的相关技术找到一种高效求解复杂大气模式方程的方法,成为亟待解决的关键问题.大气模式动力框架是影响大气模式计算可扩展性和计算效率的核心模块,欧拉方程是目前最常见的大气模式动力框架数学方程.本文中,基于CPU-GPU异构平台对欧拉方程求解器进行了实现和优化加速.与之前针对二维浅水波方程的工作相比,欧拉大气方程的求解算法更加复杂(浮点运算量增加了超过两倍).而且三维数据模型的引入,使得程序无论是在数据规模上,还是在通信密集度上都带来了更大的挑战.针对这些挑战:首先,本文设计了一种异构任务划分机制,使得在同一结点内的CPU处理器以及GPU加速器能同时进行工作,在显著提升计算效率的同时实现了高效的计算通信重叠.其次,运用一系列的并行优化方法分别针对GPU和CPU体系结构进行了全面系统的优化,显著提升了程序的整体性能.相较于12核CPU优化版本,基于CPU-GPU异构平台的最优版本在不同数据规模下取得了超过4.7倍的加速效果.与此同时,异构版本还具有良好的可扩展性,可以进一步用于高分辨率大气模拟.
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