格点QCD基础求解器及其异构计算实现的性能优化

格点量子色动力学(格点QCD)是研究夸克、胶子等微观粒子间相互作用的重要理论和方法. 通过将时空离散化为四维结构网格, 并将量子色动力学的基本场量定义在网格上, 让研究人员可以使用数值模拟方法, 从第一性原理出发研究强子间相互作用和性质, 但这个过程中的计算量极大, 需要进行大规模并行计算. 格点QCD计算的核心基础为格点QCD求解器, 是程序运行主要的计算热点模块. 本文研究在国产异构计算平台下格点QCD求解器的实现与优化, 提出一套格点QCD求解器的设计实现, 实现了BiCGSTAB求解器, 显著降低了迭代次数; 通过对奇偶预处理技术, 降低了所求问题的计算规模; 针对国产异构加速卡的特点, 优化了Dslash模块的访存操作. 实验测试表明, 相比优化前的求解器获得了约30倍的加速比, 为国产异构超算下格点QCD软件性能优化提供了有益的参考价值.     

基于图形处理器的形态学重建系统

形态学重建是医学图像处理中非常基础和重要的操作。它根据掩膜图像的特征对标记图像反复进行膨胀操作，直到标记图像中的像素值不再变化为止。对于传统基于中央处理器（CPU）的形态学重建系统计算效率不高的问题，提出了使用图形处理器（GPU）来加速形态学重建。首先，设计了适合GPU处理的数据结构：并行堆集群；然后，基于并行堆集群，设计和实现了一套基于GPU的形态学重建系统。实验结果表明，相比传统基于CPU的形态学重建系统，基于GPU的形态学重建系统可以获取超过20倍的加速比。基于GPU的形态学重建系统展示了如何把基于复杂数据结构的软件系统高效地移植到GPU上。     

一种基于GPU的宽带数字信号多路下变频器的高效实现

随着无线电的广泛使用，而频段资源相对狭窄，对于频段上信号的管理要求越来越高，为确保频段的合理管控，提出了针对宽带数字信号的多路下变频器结构，用来实现对信号的高效检测，以检测出不合法的用户，在 GPU(Graphic Procession Unit)强大的多核并行计算平台上，采用高效的均匀DFT(DiscreteFourier Transform)分析滤波器组的多相结构对其进行了实现，该实现利用计算机显卡，在 Windows平台下全部采用软件算法，无需额外的硬件辅助，对带宽2ＭＨｚ的宽带信号，能并行实时输出100路窄带信号。     

CPU-GPU协同计算在MOC中子输运异构并行计算中的应用研究

特征线方法（MOC）可以精确求解任意几何的中子输运方程，但该方法收敛慢、计算时间长。本研究基于空间区域分解和特征线并行技术，采用MPI+OpenMP/CUDA编程模型，实现了适用于中央处理器-图形处理器（CPU-GPU）异构系统的二维MOC异构并行算法。为充分利用异构系统中的CPU和GPU计算资源，实现CPU-GPU协同计算，提出动态任务分配模型，根据CPU和GPU的计算能力合理分配计算任务。数值验证结果表明:程序具有良好的计算精度；动态任务分配模型能根据硬件性能给出最佳任务分配方案；5异构节点（包含20块GPU）并行时，相对MPI+CUDA并行模式，采用CPU-GPU协同计算后，程序整体效率提升达到14%。      

有限元SN中子输运模拟的区域分解并行

确定论中子输运方法具有计算速度快、可获取物理量的精细场分布、可高效多物理耦合等优点，随着有限元方法在中子输运模拟中的应用，复杂几何结构、大尺度下的屏蔽问题和临界问题都能得到高保真建模和分析。离散纵标（S_N）法是求解中子输运方程的有效数值方法，基于OpenMP并行机制对各独立离散方向进行并行求解，可提高S_N输运模拟的计算速度，但并行规模较有限。对几何空间进行区域分解并采用MPI并行机制，可实现大规模并行扩展，进而实现对大型问题的高精度快速求解。本文采用并行自适应非结构网格应用框架JAUMIN进行区域分解和进程间通信，通过并行S_N扫描实现了自主有限元输运程序ENTER的高效并行，完成正确性检验后在天河Ⅱ号超级计算机上使用1 440个CPU核完成了1.43×10⁷网格单元、2.81×10⁹自由度规模问题的测试，计算时间约7.4 h。表明该程序具备了有效模拟大型复杂结构中子输运问题的能力，具有一定工程应用价值。