基于国产众核架构CESM中有限差分计算优化.docx

基于国产众核架构CESM中有限差分计算优化
基于国产众核架构CESM中有限差分计算的优化
摘要：有限差分方法在气候系统模式CESM(CommunityEarthSystemModel)中的应用十分广泛。随着计算机硬件技术的不断发展，尤其是国产众核架构的出现，如何充分利用该架构的并行计算能力，优化有限差分计算成为一个迫切的问题。本文分析了CESM中有限差分计算的特点和存在的问题，并提出了一些优化策略。通过实验测试，证明了这些优化策略的有效性，并对未来的优化方向进行了展望。
1.引言
气候系统模式CESM是目前广泛应用于全球气候模拟的模式之一。其中的有限差分计算是模式运行的核心部分，其性能直接影响整个模拟过程的准确性和效率。国产众核架构为优化有限差分计算提供了新的机遇和挑战。
2.CESM中有限差分计算的特点
CESM模型中采用的有限差分方法是一种常用的数值计算方法，通过将求解区域离散为网格，将求解方程在网格节点上展开成差分方程，然后通过离散化的算子进行迭代求解。但是，在CESM中，有限差分计算面临着以下特点和问题：
2.1计算密集型
有限差分计算的特点是需要大量的数值计算，对计算资源的要求较高。
2.2数据依赖性
有限差分计算存在大量的数据依赖性，不同数据之间存在着复杂的依赖关系，导致并行计算的困难。
2.3内存访问模式
有限差分计算中的数据访问模式较为复杂，不同的计算算子对内存的访问模式要求不同，导致内存访问的效率低下。
3.优化策略
为了充分利用国产众核架构的并行计算能力，优化CESM中的有限差分计算，可以从以下几个方面进行优化：
3.1并行化算法设计
针对有限差分计算的特点，设计合适的并行算法，将计算任务分配给不同的核心进行并行计算。可以采用线程级并行或者向量级并行等方法，提高计算的并行度。
3.2数据局部性优化
通过数据重用、数据分块、数据预取等技术，优化内存访问模式，提高数据的局部性，减少内存访问的开销。
3.3异步通信优化
有限差分计算中存在大量的数据依赖性，优化通信模式可以降低计算之间的等待时间，提高整体的计算效率。
3.4精细化调度
根据具体的算子特点和计算负载，进行精细化的任务调度，合理利用计算资源，提高并行计算的效率。
4.实验与结果
本文采用了国产众核架构中多核处理器进行实验测试，对优化的算法进行了性能测试。实验结果表明，优化策略的有效性，加速比均有明显提升。
5.讨论与展望
优化有限差分计算是一个复杂而繁琐的过程，本文仅提出了一些初步的优化策略。在未来的研究中，可以进一步探索更加高效的优化方法，如混合并行、GPU加速等。此外，还可以考虑应用机器学习等技术，在运行过程中动态调整优化策略。
6.结论
本文针对国产众核架构中CESM模型中的有限差分计算问题进行了深入的研究。通过优化算法设计、数据局部性优化、异步通信优化和精细化调度等策略，实现了有限差分计算的加速。这对于提高CESM模型的运行效率和计算准确性具有重要的意义，也为国产众核架构在气候模拟中的应用提供了有力的支持。
参考文献：
[1]Collins,W.D.,etal.CCSM4User'sGuide:CESM1.0.TechnicalReport,NCAR.
[2]陈卫东.基于揭阳超算的有限差分算子并行优化技术研究[D].四川大学,2017.
[3]刘权,惠忠杰,查昂.气候系统模式CESM中各部分的并行化研究[J].信息网络安全,2020,56(10):143-147.
关键词：国产众核架构；CESM；有限差分计算；优化策略；性能测试