【摘 要】
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网格化分布式新安江模型（GXM）在洪水预报中发挥了重大作用，但在进行洪水过程模拟时，模型数据量与计算量巨大，GXM的计算时间随着模型预热期的增加呈指数增长，严重影响GXM的计算效率。因此，提出一种基于网格流向划分与动态优先级有向无环图（DAG）调度的GXM并行算法。首先对模型参数、模型构件、模型计算过程分析，从空间并行性的角度提出了基于网格流向划分的GXM并行算法，该算法实现了GXM的并行计算并提
【基金项目】
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国家重点研发计划项目（2018YFC1508106）；
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网格化分布式新安江模型（GXM）在洪水预报中发挥了重大作用，但在进行洪水过程模拟时，模型数据量与计算量巨大，GXM的计算时间随着模型预热期的增加呈指数增长，严重影响GXM的计算效率。因此，提出一种基于网格流向划分与动态优先级有向无环图（DAG）调度的GXM并行算法。首先对模型参数、模型构件、模型计算过程分析，从空间并行性的角度提出了基于网格流向划分的GXM并行算法，该算法实现了GXM的并行计算并提高了模型计算效率；其次，提出一种基于动态优先级的DAG任务调度算法，通过构建网格计算节点的DAG并动态更新计算节点的优先级以实现GXM计算过程中的任务调度，减少模型计算中数据倾斜现象的产生。在陕西省大理河流域与安徽省屯溪流域对提出的算法进行实验验证，结果表明相较于传统的串行计算方法，基于网格流向划分与动态优先级DAG调度的GXM并行算法能够有效提升GXM的计算速度与资源利用率。在预热期为30天，数据分辨率为1 km的情况下，GXM并行算法在大理河流域和屯溪流域的最大加速比分别达到了4.03与4.11。
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