LM-NS3D程序的并行化及性能分析

以PVM为消息传递支持软件实现了低马赫数流动三维数值模拟程序LM-NS3D的并行化,考虑了通信优化、数据局部化及负载平衡等.在两种并行平台上测试表明可扩展性好,并行效率高.分析了测试结果,讨论了提高并行计算性能的一些途径,总结了该类型CFD程序的并行化方法.     

多块多重网格法及其跨声速转子内流并行模拟

为提高压气机内部复杂流动计算的收敛速度,发展了一种多块多重网格上的可压缩流动并行计算流体动力学(CFD)方法,数值模拟了跨声速转子NASA Rotor 35内部流动及气动性能,重点分析了对接分区方式和内界面通信模式对并行性能的影响。结果表明:对接分区方法和多块多重网格内界面数据处理方法能够保证串、并行CFD方法结果基本一致,且与实验数据吻合良好;并行精度基本不受分区数目和通信模式的影响,并行效率随着相对通信负载的增大而降低。所发展的并行计算方法对跨声速转子气动分析和设计具有一定的可靠性,为开发大型流体机械复杂流动的基础并行算法及软件提供了参考价值。     

面向对象技术在CFD分区并行计算中的应用研究

结合面向对象和分区的方法,在C0Ws和MPP系统上实现了面向对象、分区并行的CFD算法.通过分区的方法,将CFD计算划分成可并行执行的交互式子问题;通过面向对象的分析,提出了CFD计算对象及其层次关系模型,它合理地组织了CFD中复杂的计算关系,提高了CFD程序的可维护、可重用性.CFD对象自然地表达了分区并行的模型,在MPI平台的支持下并行程序的设计较为简单,且形成的程序具有良好的可移植性.通过分析及算例应用可以看出面向对象、分区并行方法对整体解的影响较小,减少了程序运行的墙上时间,能够应用于大型、复杂的流动分析.     

基于降阶模型和梯度优化的流场加速收敛方法

CFD是解决流体相关复杂工程问题的重要手段，随着流体力学研究和工程应用问题的日益复杂，更高效、精确的CFD算法研究至关重要。提出了一种基于降阶模型（ROM）和梯度优化用于加速稳态流场的收敛方法。该方法首先收集CFD迭代求解过程中的流场快照构造基于正交分解（POD）的降阶模型，然后使用梯度优化方法求解降阶模型得到残差更低的流场，最后以该流场为初值继续进行CFD迭代求解从而加速CFD的收敛过程。将该方法用于基于有限体积法的CFD求解器中，针对无黏、湍流算例验证了所提加速收敛方法的有效性。结果表明，加速收敛方法相比于初始CFD方法迭代步数能显著减少2～3倍，是一种高效且鲁棒的加速收敛方法，且在复杂工程问题中具有广泛的应用前景。     

非结构CFD软件MPI+OpenMP混合并行及超大规模非定常并行计算的应用

常规工程应用中，非定常数值模拟（如多体分离）的计算量十分巨大，如果为了达到更高的计算精度，加密网格或者采用高精度方法将会使得计算量进一步增大，导致非定常数值模拟在CFD工程应用中成为十分耗时和昂贵的工作，因此，提高非定常数值模拟的可扩展性和计算效率十分必要。为充分发挥既有分布内存又有共享内存的多核处理器的性能和效率优势，对作者团队开发的非结构网格二阶精度有限体积CFD软件（HyperFLOW）进行了混合并行改造，在计算节点间采用MPI消息传递机制，在节点内采用OpenMP共享内存的MPI+OpenMP混合并行策略。首先分别实现了两种粒度（粗粒度和细粒度）的混合并行，并基于国产in-house集群采用CRM标模（约4 000万网格单元）定常湍流算例对两种混合并行模式进行了测试和比较。结果表明，粗粒度在进程数和分区数较少的小规模并行时具有效率优势，16线程时效率较高；而细粒度混合并行在大规模并行计算时具有优势，8线程时效率较高。其次，验证了混合并行在非定常计算情况下的可扩展性，采用机翼外挂物投放标模算例，分别生成3.6亿和28.8亿非结构重叠网格，采用对等的（P2P）网格读入模式和优化的重叠网格隐式装配策略，网格读入和重叠网格装配耗时仅需数十秒；采用3.6亿网格，完成了非定常状态效率测试及非定常分离过程的湍流流场计算，在in-house集群上12 288核并行效率达到90%（以768核为基准），在天河2号上12 288核并行效率达到70%（以384核为基准），数值模拟结果与试验结果符合良好。最后，在in-house集群上采用28.8亿非结构重叠网格进行了4.9万核的并行效率测试，结果显示，4.9万核并行效率达到55.3%（以4 096核为基准）。     

三维分区对接网格Euler方程的并行数值模拟

本文根据CFD中分区对接网格的特点，应用基于工作站集群系统的MPI网络并行环境，实现了典型双三角翼模型亚声速绕流Euler方程的并行计算。文中对计算结果的收敛情况、耗时、加速比及效率等并行性能指标进行了讨论。结果表明，多域多机与单域单机的计算结果基本吻合；2节点并行效率达到88．21％，4节点并行效率达到78．99％。     

高阶间断有限元法的并行计算研究

根据间断有限元法的数据结构特点,基于METIS网格分区技术,设计并行计算策略,在非结构网格上实现了并行高阶间断有限元法。控制方程的数值通量项使用Local Lax-Friedrichs(LLF)格式计算。设计了并行的牛顿-块高斯赛德尔法(Newton-Block GS)来加速收敛,提高迭代效率。并行性能分析表明,所设计的并行算法能够得到较好的加速比和并行效率,有效地节省计算时间,合理分配内存。这使得采用高阶间断有限元法计算更为复杂的问题成为可能。     

CFD中高阶格式的分区并行计算研究

结合高阶WENO格式和分区并行方法,在基于MPI平台的COWs和MPP上实现了CFD高阶格式的分区并行计算.高阶格式具有在光滑区高阶、间断区高分辨率等优点,但计算量较大;分区的方法能够有效地将CFD问题划分成可并行执行的交互式子问题,提高计算速度.通过典型计算可以看出算法不但保持了高阶WENO格式的优良性质,而且减少了程序运行的墙上时间.     

非结构混合网格自适应并行技术

计算流体力学（CFD）模拟实际工程问题所采用的网格规模可达千万量级，并行技术是减少计算时间的有效方法。耦合流场信息的网格自适应技术能有效动态优化计算网格，被NASA视为一项亟待发展的CFD关键技术。混合网格自适应系统包含网格分布优化、表面网格投影和空间网格匹配等关键技术。针对以上3项关键技术分别建立了高效的并行算法。首先，提出了"先唯一后同一"的两步法策略实现了网格单元分布优化过程的并行相容性；其次，基于局部曲面拟合思想，实现了曲面重构和新增物理网格点投影的完全并行；再次，提出了空间网格匹配技术的半并行算法，快速解决了网格单元交错问题。为了提高后续流场计算的并行效率，发展了基于并行重分区-网格数据迁移方法的动态负载平衡技术，并采用圆柱激波流场自适应模拟对动态负载平衡技术进行初步验证。最后，采用三角翼自适应加密测试了自适应系统的并行效率。结果表明，建立的混合网格自适应系统并行效率较高，且相比流场求解耗费总时间的比例低于1%。     

面向单机相依任务调度的GPU并行蚁群算法

蚁群算法是一种具有高度并行特征的群智能算法,串行实现过程中具有收敛速度慢的特点,在将其应用到相依任务序列的单机调度问题中时,以任务在不同作业序下的完成时间为基础,建立了单机调度问题的TSP模型。以任务完成时间最优化为目的,实现了一种求解相依任务单机调度的改进蚁群算法,并基于GPU对其进行了并行化设计。实验表明该算法能够完成相依任务的调度处理,通过并行化得到了较高的加速比。