基于水声模型多层次并行计算的匹配反演典型应用研究

海洋环境参数的时变特性给海洋环境参数进行直接测量带来了很多挑战，目前主流的方法是通过反演获得海洋环境参数。粒子滤波是一种重要的匹配反演方法。该方法基于贝叶斯定理，通过对海洋环境参数充分采样，能够较精确地计算出环境参数的后验概率，从而取得较好的反演性能。然而粒子滤波匹配反演方法随着粒子数的增大，计算量也急剧增大，为此，文章提出了基于水声模型的多层次并行方法，能够将粒子滤波算法高效映射到多核集群的硬件体系结构中。最后在天河2号超级计算平台进行了粒子滤波算法的并行性能测试，在单节点多核并行测试中取得了87.5%的并行效率，在多节点强扩展测试中，粒子数达到12 288个，在128个计算节点中取得了近110倍的加速性能。