【摘 要】
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基于MPI消息传递实现了多点源高斯扩散模型的并行编程,以数据的分布存储作为区域划分的依据,实现了计算量的负载平衡;通过对算法的改进实现了粗粒度计算,大大减少通信量,提高
【机 构】
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华东师范大学地理信息科学教育部开放实验室
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基于MPI消息传递实现了多点源高斯扩散模型的并行编程,以数据的分布存储作为区域划分的依据,实现了计算量的负载平衡;通过对算法的改进实现了粗粒度计算,大大减少通信量,提高了程序的执行效率,并对串行计算和并行计算的结果进行了比较.研究结果表明,将并行计算应用于多点源污染物浓度计算是可行的,并获得较高的加速比,并行效率最高达97.5%,与单机相比,不仅可以提高运行速度,大大缩短计算时间,而且可以扩大计算规模.
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