风机流场并行数值模拟在集群系统上的应用

介绍集群系统的特点及其软硬件配置环境。利用计算流体力学商用软件Fluent对一种新型垂直轴风力机风轮在曙光天潮超级服务器4000A集群上进行数值模拟及并行计算,得到风轮内外部的三维流场,实现该软件在高性能并行计算机上的应用,为并行有限元分析提供一个基础计算平台。     

并行计算在高超声速流场数值模拟中的应用

采用计算流体力学方法,对高超声速流场进行了多区并行计算研究。基于MPI消息传递库采用Fortran语言编制了CFD并行计算程序,对NS方程采用AUSMPW+格式和LU-SGS方法求解。针对流场采用多区剖分,将每一个子区分配给相应节点进行计算。每一迭代步,相邻子区域间交换边界数据。计算表明,本文所建立的程序和方法是可行的,能够进一步延伸到大规模并行计算和工程应用中。     

并行计算环境与数值并行算法研究

本文介绍并行计算环境的一些最新进展，探讨我国当前数值并行算法研究的技术路线，特别强调高水平的基础研究与解决科学工程计算中重大挑战问题的结合。     

高性能并行计算在航空航天CFD数值模拟中的应用

本文介绍了高性能并行计算在CFD数值模拟中的应用。CFD高性能并行计算可扩大求解规模,加快求解速度,是CFD实现高效计算的必然发展趋势。本文通过"数值风洞"的概念分析了CFD高性能计算的应用前景及对高性能计算的需求。通过某乘波飞行器前体并行算例对8～256CPU的CFD大规模并行效率和加速比进行了分析,并将CFD并行计算应用于高温热化学非平衡的返回舱数值计算中。     

激光推进数值模拟预处理并行算法研究*

激光推进数值模拟预处理程序为数值模拟主程序提供网格信息和设置边界条件,实现并行计算可以缩短大规模网格生成时间,从而提升高分辨率数值模拟的效率。分析并利用公用数据的特点改进原有串行算法,进而实现并行计算。算法测试结果表明,该并行算法有效地缩短了网格生成时间。     

基于多核并行计算的无人机CFD数值模拟

随着计算机系统向多处理器多核架构发展,针对航空工程技术高精度大规模求解问题,提出了一种高效、准确的无人机CFD（Computational Fluid Dynamics）数值模拟多核并行计算方法。对典型机翼进行了串行解法和并行解法的数值校验,验证了以N-S（Navier-Stokes）方程为主控方程的数值求解方法的正确性。接着对比了串行计算和并行计算的时间、加速比等性能,最终获得了针对无人机整机的一种高效的并行计算方法,并对某无人机整机纵向气动特性进行了数值计算。采用FLUENT脚本记录功能,实现不同工况按编译顺序自动计算、保存数据和切换,提高了计算效率。从模块角度详细介绍了CFD串行、并行计算的工作原理,为采用并行计算的方法提供了依据。     

油水两相流非活塞式驱替的数值算法探讨

本文讨论了油藏数值模拟中油水两相驱替的数值计算方法．通过利用特征线方法分析Buckley-Leverett方程,提出了活塞式驱替和非活塞式驱替的严格数学划分条件．由于非活塞式驱替的饱和度在全场连续,本文建议在此情况下对网格界面处相对渗透率的离散值不采用常用的在迎风方向取值的做法,而直接取相邻网格的算术平均值．数值计算结果表明,对非活塞式驱替而言,该算法不仅可以提高计算精度,而且可以减小网格取向效应．     

基于网格的并行算法研究

分析了传统分布式并行计算和网格基础上并行计算技术应用中存在的问题。然后将LogP并行计算模型拓展到网格上,给出双层LogP模型和设计策略。针对网格特点对CG并行算法进行了改进,并有很好的效果。     

并行计算在弧形翼弹数值仿真中的应用

在以MPICH技术构建的局域网集群系统下,利用并行计算程序进行了超声速弧形翼-身组合体的三维绕流流场数值仿真,得到了弧形翼射弹的流场信息;并且通过对不同数量网格在集群不同结点数目下的计算结果进行分析比较,得出了加速比和并行效率随结点数目变化的规律,发现大规模网格在加速比和并行效率方面性能优越,更适合集群系统的并行计算,同时验证了此集群系统在数值仿真应用中的有效性和优越性,为进行大规模科学工程计算提供了技术支持.     

槽流拟颗粒模型的并行算法

将流体处理为离散粒子,应用拟颗粒硬球模型来研究槽流中的流动现象,与分子动力学模拟的算法类似,是研究槽流机理的一种行之有效的方法。为了作大规模的模拟,本文采用区域分解算法和消息传递编程模型技术,将该模型串行程序并行化,应用一维划分、单相传递的方法简化了并行算法,采用轮换搜索法来避免硬球碰撞次序对结果的影响。在可扩展的机群系统上用实例计算,通过与串行程序的对比,验证了并行程序的正确性,表明本文设计的并行算法取得了较高的并行计算效率。     

基于MPI的不可压缩N-S方程并行计算方法

在目前的流体计算中,当雷诺数较高时,计算量非常巨大,存在耗时长的问题,需要采用并行计算,对此提出一种基于MPI(Message Passing Interface)的并行计算方法。通过实例验证,该方法准确、易行、稳健,并且可以大幅提高计算速度,节省计算时间,对于大型科学计算问题具有很好的适用性。     

非定常俯抑振荡下横向喷流的并行数值模拟

对非定常俯抑振荡下横向喷流的数值模拟进行并行算法设计,并作出了程序实现和数值实验。分析并行程序实际性能,发现并行程序的实际性能离理想情况尚远且这是由cache命中率下降引起的。在此基础上,采用对数组定义与引用进行次序重新安排的方法对并行程序的cache命中率进行了改进,改进后的并行程序性能大幅提高,甚至出现了超线性加速比的现象。     

高速公路混合交通流的数值模拟

本文用广义LWR模型描述四相混合的高速公路交通流,利用二阶TVD格式寻求了相应的数值解,给出了交通流动的特征值和右特征矩阵的计算过程．举例说明了计算方法的可行性,模拟发现了高速公路混合车流的疏散特征和双环磁滞曲线．     

A PARALLEL DEMAND-DRIVEN SIMULATION ALGORITHM FOR SIMD COMPUTERS

Abstract

This paper describes nPSA, a parallel algorithm for distributed asynchronous simulation of digital circuits with nominal delays in a massively parallel SIMD environment. Glitch detection and suppression are included, together with a discussion of other factors, such as recon-vergent fan-out and feedback lines. A new set of metrics is also proposed for evaluation purposes. nPSA combines demand-driven and deadlock avoidance protocols in order to deliver high performance compared to typical synchronous parallel simulators. Although its performance greatly depends on the quality of circuit embedding on the host machine, nPSA is independent of the computer architecture and communication protocol used.     

超立方体计算机结构并行算法和硬件实现的研究

这篇论文将探讨超立方体计算机模型，着重分析Ｔｈｉｎｋｉｎｇ Ｍａｃｈｉｎｅ公司的ＣＭ－２结构。还将讨论神经网络实现算法。     

区域分解型并行预条件的一种粗网格校正算法

区域分解是并行计算的基本手段之一,在稀疏线性方程组迭代求解时,对不完全分解等串行计算时很有效的预条件,经常采用区域分解的思想进行并行化。但区域分解的本质是利用局部解来近似全局解,从而必然存在较大误差,为此,提出一种粗网格校正算法,通过非重叠子区域浓缩,每个非重叠子区域浓缩为一个超结点,形成一个含全局信息且阶数等于子区域个数的小线性方程组,之后用其对原并行预条件进行校正。对块Jacobi型、经典加性Schwarz、以及因子组合型并行不完全分解预条件的实验表明,粗网格校正能有效改善收敛性并提高求解效率。     

nPME对GROMACS软件并行计算性能的影响分析

在分子动力学并行计算的过程中,正确地处理好并行规模与PME(Particle-Mesh Ewald)方法的任务分配,对于提高分子动力学的并行效率具有非常重要的影响。以常用的分子动力学软件Gromacs[1-3]为例,利用上海超级计算中心"魔方"超级计算平台,就不同并行规模与不同PME任务分配方式下的计算性能进行测试。发现并行能在一定的范围内显著的提高Gromacs的计算效率,但是当并行规模超过一定值后,计算效率反而下降。另一方面,当并行规模较小时,不设置PME专属节点的计算效率较高;但当并行规模较大时,合理的设置PME专属节点,能显著地提高计算的效率。这一结果能对从事分子动力学模拟的研究人员合理分配并行资源提供帮助。     

解大规模线性方程组的Mann迭代并行算法

利用实函数不动点的Mann迭代算法,提出了一种求解大规模线性方程组新的并行算法,分析了算法的并行加速比,讨论了算法在基于消息传递机制的MPI并行环境下的实现流程,给出了并行环境上的实验.该算法适用范围广,数值计算结果表明理论分析与实际计算相符合,算法在并行环境下具有较好的并行度,可适合大规模科学与工程的高性能计算.