【摘 要】
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当前,片上多核CPU已成为高性能微处理器的主流体系结构,图形处理器（Graphics Processing Unit,GPU）也被广泛用作计算加速部件。为使应用程序能够利用多核CPU和GPU,需要专门的并行算法设计和深入的性能优化。TURFSim（Target Unsteady Reacting Flow simulation）是一个在结构网格上进行发动机燃烧数值模拟的CFD应用程序,计算量巨大。
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当前,片上多核CPU已成为高性能微处理器的主流体系结构,图形处理器（Graphics Processing Unit,GPU）也被广泛用作计算加速部件。为使应用程序能够利用多核CPU和GPU,需要专门的并行算法设计和深入的性能优化。TURFSim（Target Unsteady Reacting Flow simulation）是一个在结构网格上进行发动机燃烧数值模拟的CFD应用程序,计算量巨大。为了使TURFSim能够充分利用当前的高性能计算平台进行计算,本文针对多核CPU和众核GPU计算平台,开展了并行计算技术的研究。论文主要工作包括:1.面向多核CPU,实现了TURFSim程序的OpenMP并行,在此基础上研究不同调度策略以及chunksize的大小对该程序性能的影响,然后根据程序中循环体的访存特点,研究访存局部性对性能的影响及其优化。在包含2个Intel Xeon E5-2660 CPU（每个CPU含10个核）的高性能计算节点上进行了性能测试,结果表明对网格规模为480万的数值模拟,OpenMP版本相对于串行版本可以获得11.75倍的加速比,20个线程时的并行效率达58%以上。2.面向CPU/GPU异构平台,实现TURFSim程序的MPI+OpenMP+CUDA三层混合异构并行移植,针对GPU的层次结构设计了基于网格点的并行实现方式,并结合程序特点与异构平台的硬件资源配置进行了并行优化,包括:（1）从共享内存和寄存器利用情况分析其对程序性能的影响;（2）针对CPU与GPU间的数据传输,通过使用Pinned Memory来提高数据传输速度,提出了打包/解包方法减少数据传输量,降低数据传输的时间开销,同时采用非阻塞传输方式使计算与数据传输重叠;（3）使用CUDA流控制任务调度序列来提高GPU上的执行性能。在高性能计算平台（每节点含2个Kepler架构的K80 GPU）上进行了性能测试。实验结果检验了GPU并行与优化的效果,在高性能计算平台上,相对于原纯CPU使用20个CPU核并行计算时的最高性能,GPU并行最高获得2.85倍的加速比。
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