伞球谱模式T213L31在PC机群系统上的并行实现

本文研究以PC作为结点的Linux机群系统上实现全球谱模式T213L31并行计算的方法，给出了谱模式的三维置换并行算法和半拉格朗日时间积分格式的按需通讯并行实现方法，同时提出了适合于机群系统的并行I／O实现。该实现在由四个双CPU结点组成的Linux机群环境下取得了良好的运行效果。     

数值天气预报全球谱模式并行计算研究

本文首先给出数值天气预报全球谱模式的控制方程;接着,利用数值天气预报全球谱模式计算的复杂性和数据整体相关性,给出了基于二维数据剖分方法的并行算法,并从负载平衡、减少通信延迟以及Cache与I／O优化三个方面给出了并行实现策略。     

天气预报有限差分格点模式并行计算研究

有限差分格点模式是目前广泛采用的中尺度数值天气预报模式之一。本文分析了有限差分格点模式典型代表MM5并行计算的特点,对其多重网格嵌套、数据划分、通信、优化等做了深入研究,最后给出了MM5模式在银河巨型计算机上的测试结果。     

数值天气预报中关键技术研究

在数值天气预报环境下,提出了将Web服务应用于其中,并进行了数值天气预报工作流的设计和具体的实现方案,在一定程度上,这种方法能减少工作人员出错的概率。     

新一代数值预报模式GRAPES的并行计算方案设计与实现

GRAPES (global and regional assimilation and prediction system)是由中国气象科学研究院灾害天气国家重点实验室自主研究开发的中国新一代数值天气预报系统,其目标是科研?业务通用.为了实现这一目标,结合高性能计算机的体系结构设计并实现模式的并行计算是必不可少的.作为核心开发技术之一,GRAPES系统设计并实现了模式的并行计算方案,包括中尺度有限区模式的并行计算和全球模式并行计算. GRAPES模式并行计算版本在IBM-Cluster1600上的测试表明,GRAPES模式的并行计算程序正确、稳定、有效,为其业务化之路奠定了基础,同时也为系统未来的可持续开发、优化创造了条件.     

基于Web的数值天气预报系统的研究与设计

数值天气预报的运行,需要高性能计算机资源的支持,而高性能计算机是一种非常昂贵的资源,对于一些小型的组织和单位来说,是一种难以负担的资源。并且目前数值天气预报模式的运行大多是基于命令行方式的,对于非专业人员来说,是很难使用的。本文以WRF模式的运行为例,通过开发用户友好的使用界面,以Web服务的形式提供给用户,方便用户操作。同时,利用兴起的云计算技术,将系统部署到云环境中,充分利用云中的高性能计算机资源,可以节约成本,也有利于业务的迅速开展。     

大数据时代：数值天气预报的机遇与挑战

随着地球观测系统及数值模拟方法的不断发展,数值天气预报研究进入以数据驱动为核心的新范式,大气科学也迈入了大数据时代,大数据技术赋能数值天气预报发展成为大气科学研究的热点方向。从气象海洋大数据的内涵、分类及其特征出发,概括和梳理了气象海洋大数据在数值天气预报的应用,从技术方面,对资料同化、物理过程参数化、数值预报产品订正,以及机理与数据融合的模式开发等问题进行分析,并对相关应用进行了深入探讨和展望,从而为气象海洋大数据与数值天气预报的融合发展提供重要参考依据。     

油藏数值模拟有限元并行计算方法研究

针对目前油藏数值模拟普遍采用的有限差分法计算精度低的问题,提出了兼顾计算精度、计算速度问题的有限元油藏数值模拟方法,即在建立了油藏数值模拟数学模型的基础上通过有限元数值分析方法建立有限元数值模型,但有限元在油藏数值模拟时存在单机计算困难、计算时间长的问题,为此提出了利用区域分解技术的油藏数值模拟并行计算方法,最后将该方法通过实例进行检验,取得了良好的加速比和并行效率。     

基于Fluent的全机数值模拟及并行计算

利用CFD商用软件Fluent对亚声速飞行飞机的三维绕流流场进行了数值模拟以及并行计算,得到了飞机附近的流场,实现了此软件在高性能并行计算机上的并行;并且通过对不同数量网格在不同结点数目机群上的计算结果进行分析比较,验证了此商用软件在并行平台上应用的有效性,也为进行大规模科学工程计算提供了技术参照。     

航空发动机包容性数值仿真并行计算效率研究

研究如何提高航空发动机包容性数值仿真并行计算效率的问题。由于仿真需要庞大的网格数量、高度的非线性和复杂的接触算法,并行计算效率一直比较低,已经成为制约工程应用的重要因素。为了提高航空发动机包容性数值仿真并行计算效率,提出了在共享内存并行模式(Share-Memory Parallel,SMP)下,采用自接触算法进行显式动力学分析,提高并行计算效率的方法。实际算例的比较表明,相比传统的面-面接触算法,采用自接触算法可以有效提高航空发动机包容性数值仿真并行计算效率。     

高超声速流动CFD并行计算研究

并行计算是CFD技术发展的必然趋势。本文从高超声速流动的特点出发,研究多分区结构网格下CFD并行计算方法,重点解决了区域之间流场信息的数据交换问题和边界处理问题,以保证流场的连续性。本文采用有限体积法求解高超声速流场,空间离散格式为Osher-Chakravarthy TVD格式,利用MPI消息传递模式完成数据交换,在自主搭建的PC集群上进行算例考核,验证了算法的可行性和正确性。     

结构动力数值仿真两级并行计算系统开发及应用

根据分布式存储并行计算机的体系结构特点,设计了一个结构动力数值仿真两级并行计算系统.首先通过两级分区为并行计算准备数据,并将数据分布式存储在各节点的局部存储器上;在结构动力分析过程中,通过进一步缩减问题规模和有效地提高通信效率大幅度减少了界面方程求解时间以及系统求解总时间.文中详细阐述了该系统工作原理、并行计算流程和系统实现的相关软件开发工具.最后通过典型数值算例验证了该系统的有效性.     

面向全球数值天气预报模式的加权等积并行数据划分算法

极区计算对全球数值预报模式设计的重要性主要体现在2个方面：模式动力框架中的极区处理和极区并行数据划分带来的并行负载不平衡问题.其中后者是全球数值预报模式大规模并行计算的性能瓶颈,对此提出一种新的基于加权等积的球面数据划分算法.该算法以球带数目和权函数为参数,将南北两极分别划分到单独的子区域,形成极点通区,使从极点到赤道方向每个纬度对应的子区域数目逐渐增多,灵活地实现球面网格的高质量划分.从理论上分析该算法的划分质量后,以基于球谐谱的浅水波模式PSTSWM为实验平台,验证了提出的划分算法具有很好的并行划分性能以及可扩展性.结合我国自主设计的GRAPES全球模式,展望了该算法的应用前景.     

基于内存计算的电力负荷预测

内存计算技术的提出和发展,是基于实际情况的需求.对诸多行业来说,其在数据处理方面存在各种各样的问题及困难,诸如数据处理量极大、数据处理效率偏低、处理速度慢等,电力行业的负荷预测也遇到阻碍,要对大批量的数据实时分析做出预测成为一大难题,本文就以基于内存计算,结合BP神经网络预测模型,研究负荷预测中的问题,实验证明比传统方法有质的提升.     

全球谱模式T213L31在PC机群系统上的并行实现

本文研究以PC作为结点的Linux机群系统上实现全球谱模式T213L31并行计算的方法,给出了谱模式的三维置换并行算法和半拉格朗日时间积分格式的按需通讯并行实现方法,同时提出了适合于机群系统的并行I/O实现。该实现在由四个双CPU结点组成的Linux机群环境下取得了良好的运行效果。     

基于并行共享挖掘算法的电力负荷预测

影响电力负荷的因素有很多,用于电力负荷预测的数据随着电网规模的扩大也越来越多。传统预测方法不能通过挖掘大量数据,有效地建立电力负荷预测模型。论文结合并行共享数据挖掘技术,综合分析了基于HADOOP的并行共享决策树算法(PSDT)以及SLIQ算法,提出了一种新的方法来构建电力负荷预测模型。试验结果表明,使用该方法构建预测模型实用性较强,并且有良好的扩展性。     

集群计算系统中并行I/O模拟器的研究与设计

论文对集群计算系统中的并行I／O技术作了分析,在理论研究基础上提出并行I／O模拟器的框架模型及研究、设计该模拟器的思路,并开发了一个并行I／O模拟器CLU—PIO—SIM的部分功能。