基于CPU-GPU异构并行的MOC中子输运计算并行效率优化研究

CPU-GPU异构系统为加速全堆芯特征线方法（MOC）精细计算提供了方法和思路。在实现基于CPU-GPU异构系统的二维MOC异构并行算法基础上,提出了性能分析模型,识别了影响异构并行算法并行效率的主要因素;针对识别到的性能影响因素,实现了输运计算与数据传递相互掩盖,提升了异构并行算法的整体并行效率。数值结果表明：程序具备良好的计算精度;数据传递（MPI通信和CPU与GPU之间的数据拷贝）是影响异构并行算法并行效率的主要因素;实现输运计算与数据传递相互掩盖后,程序性能和强并行效率均有所提升;5异构节点（包含20块GPU）并行时,程序整体效率提升达8%,强并行效率从87%提升到95%;相比CPU节点并行计算,4个CPU-GPU异构节点整体性能优于20个CPU节点。