面向数十万核以上异构众核平台的CFD领域性能建模与应用

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61379056
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    73.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0204.计算机系统结构与硬件技术
  • 结题年份:
    2017
  • 批准年份:
    2013
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2014-01-01 至2017-12-31

项目摘要

Supercomputers with heterogeneous architecture containing hundreds of thousands of processor cores are becoming a mainstream hardware platform for high-performance computing, which provides a good opportunity for unprecedented large-scale CFD numerical simulation. However, efficient parallel computing for large-scale CFD application on the platform with 100,000 or more cores is also facing some challenges, such as achieving a good load balancing on the heterogeneous architecture, exploring the multi-level parallelism in the CFD applications, optimizing the memory access and improving the arithmetic intensity for the stencil computing in the typical CFD simulations, and so on. In this project, we will focus our research on the high-performance computing platform with hundreds of thousands of processor cores and the typical large-scale parallel CFD applications and try to answer partially the question of "How to get a better performance to run the large-scale CFD applications on the supercomputer with more than 100,000 cores". The topics of this research includes: (1) To build a framework to model the performance of supercomputers with hundreds of thousands of cores; (2) To design a new parallel algorithm for PDE solving in the CFD application and propose an approach to exploring the multi-level parallelism in the CFD application; (3) To improve the data locality and memory access characteristics of stencil computing to increase compute density; (4) To establish a strategy of task mapping, task scheduling and load balancing during the large-scale CFD simulation on the HPC platform with 100,000+ cores. The purpose of this project is achieving some breakthroughs in developing some more efficient, better scalable parallel algorithms of large-scale CFD application.
数十万核的异构众核计算机正在成为高性能计算领域的主流硬件平台,这为大规模CFD数值模拟提供了前所未有的良好机遇,然而大规模CFD并行模拟向数十万核并行平台上的移植还面临着平台与应用相融合的性能建模、异构体系结构下的负载平衡、CFD应用多层次并行性开发、模板计算访存性能优化等一系列挑战性问题。本项目拟以数十万处理器核心的高性能计算机为目标平台,以多区三维可压流场的CFD并行模拟为典型案例,以面向目标平台的CFD领域应用性能建模为主线,重点研究:构建典型高性能计算平台的性能分析模型,开发CFD应用问题中的多层次并行性,优化CFD典型求解计算过程的数据局部性和访存特性、提高计算密度,建立高效模拟的任务映射与负载均衡策略;以期突破若干关键算法,推动CFD应用向更大规模、更高效率、更高精度方面发展,为超大规模CFD工程应用提供新的技术途径。

结项摘要

数十万核的异构众核计算机正在成为高性能计算领域的主流硬件平台,这为大规模CFD数值模拟提供了前所未有的良好机遇,然而大规模CFD并行模拟向数十万核并行平台上的移植还面临着平台与应用相融合的性能建模、异构体系结构下的负载平衡、CFD应用多层次并行性开发、模板计算访存性能优化等一系列挑战性问题。本项目以数十万处理器核心的高性能计算机为目标平台,以多区三维可压流场的CFD并行模拟为典型案例,以面向目标平台的CFD领域应用性能建模为主线,重点围绕典型CFD应用的数值求解方法的模型与性能分析、同构型通用CPU众核计算平台上CFD应用数值模拟的并行与优化、以及国产异构型超级计算平台上CFD应用的协同并行优化等三方面内容展开深入研究,对数十万核的异构众核计算机上的超大规模CFD应用并行与优化问题进行了关键技术攻关,并在典型CFD求解器、多层次负载平衡、同构平台上的高效并行与优化、异构型平台上的协同并行等方面取得突破,成功实现了同构平台近20万核、异构平台约137万核场景下、真实高阶精度CFD应用的数值模拟,并行效率高,可扩展性良好。通过本项目的研究,课题组较全面地掌握了以众核、异构、宽指令为特征的主流高性能处理器平台上、开展以CFD为代表的科学工程计算数值模拟时的并行与优化关键技术,必将有力推动CFD应用向更大规模、更高效率、更高精度方面发展,为超大规模CFD工程应用提供新的技术途径;同时对航空、航天、航海等领域的一大批流体力学应用问题的高精度求解有了系统的认识与理解,这些将对其它领域的研究提供良好的借鉴。

项目成果

期刊论文数量(10)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(6)
专利数量(0)
大规模流场模拟中壁面距离的并行计算方法研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    计算机工程与科学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    杨永国;程兴华;王万金
  • 通讯作者:
    王万金
CFD high-order accurate scheme Jacobian-Free Newton Krylov method
CFD 高阶精确方案 Jacobian-Free Newton Krylov 方法
  • DOI:
    10.1016/j.compfluid.2014.11.019
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    Computers & Fluids
  • 影响因子:
    2.8
  • 作者:
    Wei Liu;Lilun Zhang;Ying Zhong;Yongxian Wang;Yonggang Che;Chuanfu Xu;Xinghua Cheng
  • 通讯作者:
    Xinghua Cheng
Improved Algorithm for Reconstructing Singular Connection in Multi-Block CFD Applications
多块 CFD 应用中重建单一连接的改进算法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    Transaction of Nanjing University of Aeronautics & Astronautics
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Wang Yong-Xian;Zhang Li-Lun;Che Yong-Gang;Xu Chuan-Fu;Liu Wei;Liu Hua-Yong;Wang Zheng-Hua
  • 通讯作者:
    Wang Zheng-Hua
Optimization of a parallel CFD code and its performance evaluation on Tianhe-1A
天河一号A并行CFD代码优化及其性能评估
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    Computing and Informatics
  • 影响因子:
    0.7
  • 作者:
    Yonggang Che;Lilun Zhang;Chuanfu Xu;Yongxian Wang;Wei Liu;Zhenghua Wang
  • 通讯作者:
    Zhenghua Wang
大规模CFD多区结构网格任务负载平衡算法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    计算机工程与科学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    唐波;王勇献
  • 通讯作者:
    王勇献

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其他文献

提高近场精度的海洋声学快速场改进模型
  • DOI:
    10.11887/j.cn.201906025
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    国防科技大学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘巍;肖汶斌;程兴华;王勇献;张理论
  • 通讯作者:
    张理论
蛋白质相互作用网络的几种聚类方法综述
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    国防科技大学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    王勇献
利用基于Normal矩阵的谱平分法挖掘酵母蛋白质相互作用网络中的社团
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    激光生物学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    董蕴源
基于模糊支持向量机的膜蛋白分类研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    生物医学工程研究
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王正志;邹凌云;王勇献
  • 通讯作者:
    王勇献
基于氨基酸和二肽组成的蛋白质四级结构分类研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    生物信息学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王勇献;王正华;张振慧
  • 通讯作者:
    张振慧

其他文献

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AI项目思路

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王勇献的其他基金

高性能并行计算环境下蛋白质相互作用网络的模式解析与功能预测
  • 批准号:
    60603054
  • 批准年份:
    2006
  • 资助金额:
    25.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目

相似国自然基金

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  • 批准号:
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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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