【摘 要】
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[目的]为了利用Charm++的过分解与运行时迁移特性,提高FMM的并行执行效率,本文在Charm++上完成了FMM的并行实现.[方法]通过分析通信、并行任务分解、异步调用转化,采用SDAG实
【机 构】
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中国科学院计算机网络信息中心,北京 100190中国科学院大学,北京 100049;中国科学院计算机网络信息中心,北京 100190;
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[目的]为了利用Charm++的过分解与运行时迁移特性,提高FMM的并行执行效率,本文在Charm++上完成了FMM的并行实现.[方法]通过分析通信、并行任务分解、异步调用转化,采用SDAG实现了基本通信函数,并利用LPT近似策略达到了负载均衡,最终实现了并行FMM.[结果]测试结果表明,FMM的Charm++实现的计算精度与MPI实现完全相同,在千核规模上的执行速度优于MPI实现.过分解与负载均衡策略在粒子分布不均的情况下减少了10％的运行时间.[局限]目前的实现没有利用Charm++共享内存的结构,仍有优化的空间,负载均衡策略较为简单.[结论]本文给出了一个较为通用的MPI风格程序向Charm++转化的策略,并证明了Charm++的过分解与负载均衡策略对FMM有加速效果.
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