[发明专利]非结构网格DILU预条件子众核并行优化方法

说明书

本发明公开一种非结构网格DILU预条件子众核并行优化方法，包括以下步骤：S1、对所有的从核进行编号，建立众核通信模型；S2、对wPtr数组进行分块、编号，各核按块拷入wPtr数据，同时按块拷入相应的rDPtr和lowerPtr；S3、依次确定各块的依赖关系；S4、根据依赖关系，第0块遍历计算一遍，将0号块的值全部更新，同时生成数据数组，发送至后面的块；S5、根据依赖关系，其余块接收来自前在先块的数据，遍历计算后，更新块内数据，同时生成数据数组，发送至后面的块；S6、当某一从核完成更新并将数据发送给需要的核之后，重新拷入新的块。本发明对科学计算领域常见的预条件子并行问题进行代码级优化，极大减少预处理时间，提高优化效率，对大规模线性方程组求解的性能提升效果更加显著。

技术领域

本发明涉及一种非结构网格DILU预条件子众核并行优化方法，属于计算机技术领域。

背景技术

在对自然科学实际问题进行数值模拟时，最后都归结为求解一个大型稀疏矩阵方程组。在迭代求解中，迭代矩阵的收敛性和收敛速度的改善不仅取决于迭代方法和迭代矩阵中参数的选取，而且和方程组自身的某些变化密切相关，特别是预条件子的引入，大大加快了迭代的收敛性和收敛速度。因此，对预条件子的研究具有深刻意义。

DILU预条件子是一类典型的预条件子，通过其预处理，迭代矩阵具有很好的收敛效果。但由于其存在数据相关性，DILU预条件子并行化比较困难。目前对具有数据相关性的非结构网格下稀疏矩阵预条件子并行优化，其主要方法是采用分层方案。但是该分层方案仅适合稀疏矩阵非零元素不要太少、层数不要太多、每层并行度不要太少、数据相关性不要太强等情况。对于极其没有规律的非结构网格问题下的稀疏矩阵，其数据相关性比较强，往往没有比较好的普遍适用的并行优化方法，在网格规模增大时，该问题对计算效率带来的负面影响呈倍数增长，有时甚至成为应用系统的主要瓶颈之一。因此，如何解决大规模求解中，预处理开销时间过长问题带来的性能瓶颈，，成为本领域技术人员努力的方向。

发明内容

本发明的目的是提供一种非结构网格DILU预条件子众核并行优化方法，该非结构网格DILU预条件子众核并行优化方法对科学计算领域常见的预条件子并行问题进行代码级优化，极大减少预处理时间，提高优化效率，对大规模线性方程组求解的性能提升效果更加显著。

为达到上述目的，本发明采用的技术方案是：一种非结构网格DILU预条件子众核并行优化方法，包括以下步骤：

S1、对所有的从核进行编号，将从核阵列分为第一核组、第二核组和第三核组，建立众核通信模型，其中，所述第一核组为通信、计算核，用于计算数据，并将数据发送给其它需要的核，所述第二核组和第三核组为路由、存储核，用于数据转发传输以及对缓冲数据进行存储，其中，第二核组用于接收列发送消息，第三核组用于接收行发送消息；

S2、对网格单元中需要计算的物理量wPtr数组进行分块，并对块进行编号，各核按块拷入wPtr数组，同时按块拷入相应的rDPtr数组和lowerPtr数组；

S3、按照块的编号及编号位于矩阵中行、列坐标值I与U的对应关系，依次确定各块的依赖关系，针对每一块，确定以下信息：块的编号、由哪个编号的从核负责计算、依赖于前面哪几个块、更新后面哪几个块；

S4、根据依赖关系，第0块遍历计算一遍，将0号块的数据全部更新，同时根据块内更新后的数据生成数据数组，发送至后面的块；

S5、根据依赖关系，其余块接收来自前在先块的数据，遍历计算后，更新块内数据，同时根据块内更新后的数据生成数据数组，发送至后面的块；

S6、当某一从核完成更新并将数据发送给需要的核之后，重新拷入新的块。

由于上述技术方案的运用，本发明与现有技术相比具有下列优点：