基于向量化的异构多域处理器的LBM自适应多层网格划分与调度优化方法技术

本申请公开了一种基于向量化的异构多域处理器的LBM自适应多层网格划分与调度优化方法。该方法包括：S1、执行基于向量化的异构多域处理器的LBM自适应多层网格计算，并更新网格参数；S2、根据当前网格参数，执行基于向量化的异构多域处理器的LBM自适应多层网格划分；S3、判定当前网格是否满足负载均衡；以及，S4、若否，执行基于向量化的异构多域处理器的LBM自适应多层网格调度，返回步骤S1；其中，所述网格参数包括网格精度。本申请在保证计算精度的情况下，实现网格的自适应多层划分和异构多域协同计算，进一步提高了整体计算性能。

【技术实现步骤摘要】

【】本专利技术涉及流体力学和高性能计算领域，尤其涉及一种基于向量化的异构多域处理器的lbm自适应多层网格划分与调度优化方法。

技术介绍

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技术介绍

1、在当今科技快速发展的时代，高性能计算在众多领域中发挥着重要作用。流体力学模拟作为科学研究和工程设计的基础，需要大规模的计算资源来实现精确模拟。格子玻尔兹曼方法(lattice boltzmann method,lbm)是一种近几十年发展起来的基于boltzmann方程求解的介观数值方法。均分网格的一个挑战就是为了获得局部区域的精确解，必须把整个计算区域的网格加密，因而会大大提高所需的硬件资源和计算时间。与此同时，在物理量变化剧烈的区域采用比较密的网格，而在变化缓慢的区域采用比较稀疏的网格，把流动区域划分为好几块结构化网格，也不失为一种有效的解决方法。采用碰撞-迁移格式求解流动过程，具有局部相关特性，非常适合并行计算。如今，计算流体力学研究对象的规模和复杂程度向更大更深的方向发展，单个计算节点不能满足计算需求，需要借助于高性能计算机满足计算的需要。

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【技术保护点】

1.一种基于向量化的异构多域处理器的LBM自适应多层网格划分与调度优化方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述异构多域处理器包含通用区域和加速区域，所述通用区域包括16个CPU核；所述加速区域平均分成四个加速域簇，所述加速域簇包括24个控制核Ctrl、384个加速核Acc、片上共享内存GSM、高宽带共享内存HBSM和片外内存DDR。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于向量化的异构多域处理器的LBM自适应多层网格计算，包括以下步骤：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于向量化的异构多域...

【技术特征摘要】

1.一种基于向量化的异构多域处理器的lbm自适应多层网格划分与调度优化方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述异构多域处理器包含通用区域和加速区域，所述通用区域包括16个cpu核；所述加速区域平均分成四个加速域簇，所述加速域簇包括24个控制核ctrl、384个加速核acc、片上共享内存gsm、高宽带共享内存hbsm和片外内存ddr。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于向量化的...

【专利技术属性】
技术研发人员：汤善江，廖松，续晟羽，于策，孙超，肖健，
申请(专利权)人：天津大学，
类型：发明
国别省市：