[发明专利]分布式并行计算的作业分配方法及分配系统

说明书

技术领域

本发明涉及数据处理领域，特别地，涉及一种分布式并行计算的作业分配方法及分配系统。

背景技术

分布式并行计算是利用互相联网的多台计算机同时进行计算，实现分布式并行计算的关键是利用网络在计算机之间进行数据的发送和接收。现有商用优化软件或CAE软件一般在MPI(Message Passing Interface，消息传递接口)软件包的基础上开发分布并行功能。每个参与并行计算的计算机均需安装该软件包。MPI软件包有许多函数，通过调用这些函数可方便地建立计算机之间的网络联结，并进行各种数据的发送和接收。

但现有的并行计算系统存在如下缺点：

1)每个参与并行计算的计算机除了要安装并行应用(如灵敏度分析等)软件外，还需安装并行MPI软件包；

2)并行计算时设置的参数较多，互相联网的各计算机之间网络传输的数据量亦大，耗费大量时间，使并行效率降低；

3)软件开发复杂，且客户端及各服务器加载的程序代码多。

涉及到航空发动机的设计开发时，往往需要对航空发动机零部件的应力及灵敏度等进行仿真分析，该类计算作业任务包括参数化建模、网格生成计算、用于固体力学分析的有限元计算、用于流体力学的有限体积法或者差分法计算及结果处理计算等，该类作业任务的计算数据大，往往需要耗费较长的时间。

发明内容

本发明目的在于提供一种分布式并行计算的作业分配方法及分配系统，以解决现有的计算作业任务处理效率低的技术问题。

为实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：

一种分布式并行计算的作业分配方法，包括以下步骤：

客户端与多个服务器建立网络联接；

客户端将复杂计算任务划分为一系列独立计算任务；

客户端将创建多个线程并由线程将独立计算任务分别分配至多个服务器及客户端自身；

多个服务器及客户端采用分布式并行计算方法对分配到的独立计算任务进行运算；

客户端接收多个服务中的各服务器返回的运算结果。

进一步地，在客户端接收到多个服务中的各服务器返回的运算结果之后，该方法还包括：对接收到的运算结果进行处理并删除已建立的线程。

进一步地，多个服务器和客户端各自均采用共享内存式并行计算方法进行并行运算。

进一步地，服务器及客户端为多核处理器。

进一步地，客户端创建的线程数与服务器及客户端数之和相等。

进一步地，在复杂计算任务为涡轮盘的灵敏度分析的情况下：

客户端将涡轮盘的灵敏度分析任务划分为一系列独立计算任务的步骤包括：客户端与多个服务器建立网络联接，并将涡轮盘的灵敏度分析任务划分为多个独立的涡轮盘应力分析任务；

客户端将创建多个线程并由线程将独立计算任务分别分配至多个服务器及客户端自身的步骤包括：客户端创建多个线程，并通过线程将所需设计参数发送给多个服务器，独立计算任务数为服务器数与客户端数之和，客户端数为一；

多个服务器及客户端采用分布式并行计算方法对分配到的独立计算任务进行运算的步骤包括：客户端通过多线程向多个服务器发送运算指令，服务器接收到指令后开始进行运算，客户端发送完指令后，自身也对被分配到的涡轮盘应力分析任务进行运算，涡轮盘应力分析任务包括根据设计参数进行的实体建模、网格生成、有限元分析、结果处理的运算，以得到与各组参数变量对应的最大应力；

客户端接收多个服务中的各服务器返回的运算结果的步骤包括：客户端接收各服务器发送的与各组参数变量对应的最大应力，根据最大应力进行灵敏度分析，灵敏度分析的公式为：λ_i＝△σ_iMAX/ΔX_i，其中，λ_i为灵敏度，σ_iMAX为参数变量对应的最大应力，X_i为参数变量，△表示变化范围。

根据本发明的另一方面，还提供一种分布式并行计算的作业分配系统，包括客户端及与客户端联网的多个服务器。其中，客户端包括：

任务划分单元，用于将复杂的计算任务划分为多个独立计算任务；

任务分配单元，用于创建多线程，并通过多线程将独立计算任务所需的计算参数和运算指令发送给服务器，由此将独立计算任务分配给服务器；同时分配一个独立计算任务给客户端自身；

服务器及客户端均设有运算单元，用于对分配的计算任务采用共享内存式并行计算方法实施运算；