[发明专利]基于MPI+X的DSMC并行计算方法、设备及介质

说明书

本发明公开了一种基于MPI+X的DSMC并行计算方法、设备及介质，其中方法包括以下步骤：根据计算的节点数目和节点内可用CPU核数对网格进行分区，将其划分为多个独立的分区文件；初始化MPI即粗粒度多进程，各进程载入网格数据；各进程对载入的所述网格数据分别进行相应的预处理；各进程分别启用多线程并行计算各自分区内的粒子运动；各进程分别对各自分区内的粒子索引进行排序编号；各进程分别对各自分区内的粒子进行碰撞计算；各进程分别对各自的子区域流场性质进行采样；迭代步数如果达到阈值，则进行相应的后处理并输出结果文件。本发明将粗粒度多进程与细粒度多线程有效结合，可以大大减少通信量和通信次数，有效提升并行效率。

技术领域

本发明涉及高性能计算技术领域，尤其涉及一种基于MPI+X的DSMC并行计算方法、设备及介质。

背景技术

直接模拟蒙特卡洛（Direct Simulation Monte Carlo, DSMC）方法由Bird提出（Bird G A，Direct simulation and the Boltzmann equation［J］. 1970），该方法是目前求解稀薄气体动力学领域真实气体流动问题中唯一有效的选择。同时，非结构网格具有对复杂外形的高度适体性，通用性高，已成为DSMC方法的主流。然而，非结构DSMC方法的计算量十分巨大，导致DSMC在工程应用中成为一项十分耗时和昂贵的工作。因此，基于高性能计算平台，开展DSMC并行计算研究具有较好的实际应用价值。

传统的DSMC并行方法是采用区域分解的方式进行并行计算，以网格区块为组织单元，并行MPI进程或OpenMP线程负责若干网格区块的计算，按照网格区块进行循环处理。王学德基于MPI的主从模式，实现了非结构DSMC并行计算，使用32核进行计算获得了23.82的加速比（王学德. 高超声速稀薄气流非结构网格DSMC及并行算法研究[D]. 2006.）。黄飞等人发展了基于对等模式的非结构DSMC并行方法，与主从模式相比，对等模式的计算开销更少、并行效率更高，使用32核获得了65%左右的并行效率（黄飞,苗文博,程晓丽,等. 一种DSMC方法的并行策略[J]. 2014）。李学东等人基于OpenMP共享内存并行编程模型，实现了非结构DSMC的细粒度OpenMP并行计算，使用双核Intel(R) Xeno(TM)处理器实现了约为1.86的加速比（李学东,王保国. 稀薄气体高超声速流动的非结构DSMC并行化计算[J].2010）。Da Gao等人研究了三维DSMC线程级OpenMP并行算法设计及其优化方法，在双核Intel Core2 Duo CPU E6750和四核Intel Xeon Quad Core CPU X5550上分别取得了1.99的加速比和3.79的加速比（DA GAO, THOMAS E. SCHWARTZENTRUBER. Optimizations andOpenMP implementation for the direct simulation Monte Carlo method[J].2011）。然而，在同构体系架构下，已有工作的并行规模较小，并行算法与硬件体系架构的适配程度有待进一步提高。