内容简介
《面向千万亿次计算的算法与应用》是那些在千万亿次计算领域前沿性研究成果的结晶。作者试图通过汇集在高性能计算和计算科学领域熟和已积累丰富经验的应用的成果，来解决在开发千万亿次系统应用代码中的一些挑战性应用，这些应用能够在新的千万亿次系统产生和部署之前，就提前针对其体系结构的特点来进行开发。开发千万亿次应用将会需要丰富的关于千万亿次系统硬件和系统软件方面的知识，我们需要大量的时间来做扩展、测试、评估以及优化千万亿次代码、库、算法、系统软件的工作，所有这些工作都将基于即将构建的新系统来进行。
目录
第1章 千万亿次计算科学应用的性能特征
1.1 介绍
1.2 测试的各种体系结构
1.3 科学应用概述
1.4 GTC：Particle-in-Cell磁融解
1.5 ELBM3D：晶格玻耳兹曼流体动力学
1.6 Cactus：通用的相对天体物理学
1.7 PARATEC：材料科学的第一原理
1.8 HyperCLaw：双曲AMR气体动力学
1.9 总结与结论
1.10 致谢
参考文献
第2章 千万亿次的计算对NASA未来使命的影响
2.1 介绍
2.2 Columbia计算机
2.3 航空宇宙分析及计算
2.3.1 方法论
2.3.2 结果
2.3.3 NASA使用千万亿次计算的好处
2.4 推进子系统分析
2.4.1 方法
2.4.2 结果
2.4.3 千万亿次计算给NASA带来的益处
2.5 飓风预测
2.5.1 方法
2.5.2 结果
2.5.3 千万亿计算对NASA的益处
2.6 瓶颈
2.7 总结
参考文献
第3章 多物理模拟与千万亿次计算
3.1 引言
3.2 下一代计算机
3.3 适用于大规模并行机的编程模型
3.3.1 新型并行语言
3.3.2 MPI-2
3.3.3 协作式并行
3.3.4 协作式并行的应用实例
3.4 多尺度算法
3.4.1 并行的多重网格方法
3.4.2 ALE-AMR离散化
3.4.3 离散-连续统混合算法
3.5 目前及将来的应用
3.5.1 万亿次仿真的技术现状
3.5.2 通过协作并行进行多物理模拟
3.6 未来展望
3.7 致谢
参考文献
第4章 针对Uintah多物理程序代码的可扩展并行AMR算法研究
4.1 前言
4.2 自适应格网优化
4.3 Uintah程序框架
4.3.1 仿真组件
4.3.2 负载均衡器
4.3.3 调度器
4.4 格网重构器
4.5 提高性能
4.6 将来的工作
4.7 致谢
参考文献
第5章 使用Enzo对宇宙进化进行仿真
5.1 宇宙结构的形成
5.2 Enzo的编码
5.2.1 物理层建模和数值算法
5.2.2 自适应格网细化
5.2.3 实现
5.2.4 并行化
5.2.5 快速的邻居格网搜索
5.2.6 Enzo的I/O
5.3 在万亿次平台上的性能和可扩展性
5.3.1 单格网应用
5.3.2 AMR应用
5.3.3 并行展
5.4 将Enzo运行在万亿次计算机平台上
5.4.1 新的AMR数据结构
5.4.2 混合型并行
5.4.3 天体运动和宇宙射线之间的隐性关联
5.4.4 内部数据关系分析工具
5.5 致谢
参考文献
第6章 重大影响天气现象数值预测：千万亿次计算的重要动力
6.1 引言
6.2 计算方法和工具
6.2.1 区域性天气预测模型
6.2.2 千万亿系统中的内存和性能问题
6.2.3 分布式内存并行和消息传递
6.2.4 负载均衡
6.2.5 时间消耗和可扩展性
6.2.6 NWP系统中其他重要的组件
6.2.7 其他问题
6.3 NWP实际应用例子
6.3.1 大规模的天气预报
6.3.2 高分辨率的龙卷风仿真
6.3.3 通过观测现象对龙卷风进行预测
6.4 数值天气预报的挑战和需求
6.5 总结
6.6 致谢
参考文献
第7章 千万亿次气象科学应用的软件设计
7.1 介绍
7.2 气象科学
7.3 千万亿次计算机的体系结构
7.4 区域气象系统模型CCSM(Community Climate System Model)
7.4.1 当前CCSM概述
7.4.2 区域大气模型CAM(CommunityAtmosphere Model)
7.4.3 并行海洋程序POP(Parallel Ocean Program)
7.4.4 区域陆地模型
7.4.5 社区海洋冰川模型
7.4.6 模型的耦合
7.5 总结
7.6 致谢
参考文献
第8章 迈向分布式千万亿次计算
8.1 引言
8.2 网格计算
8.3 基于网格的千万亿次计算
8.4 虚拟银河
8.4.1 银河的多物理学模型
8.4.2 银河仿真的性能模型
8.4.3 千万亿次虚拟银河仿真
8.5 讨论与总结
参考文
摘要与插图
1.5 ELBM3D：晶格玻耳兹曼流体动力学LBM：（Lattice-Boltzmann methods）晶格玻耳兹曼方法已经证明是传统数值方法的一种很好的替代，也可以用于模拟流体以及对流动物理学进行建模[29]。其基本的想法就是开发一个简单的动力学模型，结合内在的物理过程，可以重新产生正确的宏观平均特性。从19世纪80年代中期以来，这些算法得到了广泛的应用，用于模拟Navier-Stokes流，扩展到可以处理多项流、反作用流、扩散过程和磁发电机流体力学。正像从显式算法中可以得到的那样，当一个算法推向更高的雷诺数的时候，LBM趋向于数值非线性不稳态。这些数值不稳态会上升，因为没有强加的约束会促使分布函数保持非负。熵LBM算法可以保持分布函数的非负性，即使在任意小的传输系数约束的情况下也是这样，该算法已被用于Navier-Stokes湍流[2]，而且已经被结合到了开发的代码之中［30］。
LBM方式使得很困难的边界几何（比如通过使用边界返回的策略来模拟没有滑动墙的情况）的实现变得比较容易。这里我们介绍周期边界条件下的三维模拟情况，其空间格网和相空间向量格子相互重叠在一起。每一个格子点和一些mesoscopic变量关联在一起，其值与流方向数量成比例，并且存储在向量中。该格子被划分到一个三维笛卡儿处理器网状拓扑结构上，用MPI来实现通信，图1-3（a）展示的是一个通信拓扑的情况，重点强调了相对稀疏的通信模式。对这种情况的大多数模拟，都是通过扩展边界区域空间来存储从邻居处理器获得的数据拷贝。
对于ELBM3D，为了使得碰撞过程满足一定的约束条件，需要在每一个迭代步对每一个格网点求解一个非线性方程。由于这一方程需要对分布函数的各个组成部分求对数，因此整个算法的性能就受限于log（）函数的性能。
图1-3（a）展示的ELBM3D的连接关系，在结构上与Cactus接近，但是由于代码周期性边界条件的不同，其通信模式上就有细微的差异。从同构性的角度看，该拓扑与格网或者环互连拓扑有很大不同，但是对于胖树或者互连开关这样的全互连网络，它对可得的对分带宽的占用有限。图1.3（c）表明，和]Cactus一样，ELBM3D主要的通信形式是点到点通信，但是图1.3（b）表明点到点消息缓冲区的空间很大，因此它受带宽的限制很大。
