多结点多处理器并行计算机上气象数值模式的最优算法研究
并行计算教学探讨
292学苑论衡一、概述并行计算是高性能计算的代表，是一个国家经济和科技实力的综合体现，也是促进经济、科技发展，社会进步和国防安全的重要工具，是世界各国竞相争夺的战略制高点。
受半导体发热效应的影响，单处理器上的运算速度已经达到极限。
2003年以后，“多核”的并行计算架构逐步成为人类追求更高计算性能的重要途径，并在行业中迅速普及。
并行计算一直应用于航天、国防、气象、能源等国家级重大科研项目，成为“贵族产品”。
随着微电子技术的发展，使用微处理器构建并行计算系统的成本不断下降。
同时，互联网和物联网的发展使高性能计算在“大众市场”的需求日益迫切，Hadoop 的诞生让并行计算“大众化”成为现实，并催生了云计算和大数据。
产业的迅速发展刺激着人才需求的变化，并行计算人才需求开始由研究生向本科生延伸。
总之，无论是计算性能发展的要求，还是产业发展的需求，都给计算机人才的培养带来了重大的影响。
具体的影响是什么？本科教育如何应对？文章就这些问题做了进一步的探讨。
二、并行计算综述（一）并行计算的定义并行计算（Parallel Computing）是一种相对于串行的计算模式，是指使用多种计算资源并行性地解决问题的过程。
狭义上的并行计算尤指同时使用多种计算资源解决计算问题的过程，它的基本思想是用多个处理器来协同求解同一问题，即将被求解的问题分解成若干个部分，各部分由一个独立的处理机来并行处理。
（二）并行计算的层次架构时间重叠、资源重复和资源共享是并行计算的三种实现技术。
可以在处理单元、CPU、板载和主机等级别上重复资源构建并行架构。
（1）处理单元级并行即以处理单元（PU）为资源重复单位在CPU 内部实现并行计算。
比如阵列处理机、向量处理机和图形处理器（GPU）。
（2）CPU 级并行以CPU 为资源重复单位建立并行架构，即多处理机系统。
比如共享存储模式的对称多处理机（SMP 系统）和分布式存储模式的大规模并行处理机（MPP）系统。
并行计算在气象预测中的应用研究
并行计算在气象预测中的应用研究近年来，随着气象科技的不断更新，气象预测已经成为了我们日常生活中不可或缺的一部分。
气象预测的精准程度也在不断地提高，而并行计算技术的应用也在气象预测中发挥越来越重要的作用。
并行计算技术的优点在于可以同时处理多个任务，大大提高了工作效率。
在气象预测中，通过使用并行计算技术，可以将形式多变的数据变得更易于处理，从而提高气象预测的精准度和效率。
下面我们将具体探讨并行计算在气象预测中的应用研究。
一、并行计算技术在气象预测模型中的应用气象预测模型是气象预测精准度的重要保障。
传统的气象预测模型主要通过顺序计算实现，是一种单个任务按照一定的顺序运行的计算模型。
然而，这种计算模型效率低下，无法处理大量复杂数据，气象预测精准度也受到了较大的影响。
并行计算技术在气象预测模型中的应用，就是将一个气象预测模型分解成多个子模型，使每个子模型能够并行计算，从而大大提高了模型运行的效率和精准度。
并行计算技术可以将不同地域的气象数据同时处理，从而保证气象预测的可靠性和精准度。
二、并行计算技术在气象预测的数据处理中的应用气象预测需要对大量的气象数据进行处理，这个过程包括了多种算法，例如统计分析和数值涡旋等复杂的操作过程。
传统的数据处理方法往往需要运用大量的计算资源进行处理，因此其反应速度大不如人意。
而并行计算技术能够同时处理多个任务，使得运行速度大大提高，缩短了气象数据处理的时间。
并行计算技术还可以将不同地区的气象数据进行分布式存储，使得数据的访问更加方便和快捷，使得对气象数据的处理更加的高效和快捷。
三、并行计算技术在气象预测优化中的应用气象预测是一个十分复杂的工程，它需要不断地去优化各种参数。
传统的优化方法用时极长，耗费的资源也极多。
而并行计算技术可以同时进行多个优化任务，加速了整个优化过程的速度。
并行计算技术在气象预测中还有一个优势：更高的可扩展性。
气象数据的数量每年都在快速增长，如果采用传统的计算方法，将很难承载如此大规模的气象数据。
高性能计算在气候变化模拟中的应用
高性能计算在气候变化模拟中的应用
一、引言
随着气候变化日益严重，科学家们迫切需要快速准确地模拟气候变化的情况，以指导应对气候变化的决策制定和应对措施。
高性能计算技术的应用为气候变化模拟提供了前所未有的支持，极大地提高了模拟的准确性和效率。
二、高性能计算技术在气候变化模拟中的应用
1. 并行计算
通过利用高性能计算机集群进行并行计算，可以将庞大的气候变化模型分解成多个小任务，分配给多台计算机并行计算，极大地提高了计算速度和效率。
2. 大数据处理
气候模拟需要处理大量的气象数据和模型输出数据，高性能计算技术可以快速高效地处理这些海量数据，为科学家提供准确的模拟结果。
3. 多尺度模拟
高性能计算技术可以支持多尺度的气候模拟，从全球尺度到局部尺度都可以进行精细模拟，为决策制定提供多样化的参考。
4. 不确定性分析
气候变化模拟中存在着许多不确定性因素，高性能计算技术可以通过大规模的模拟和敏感性分析，帮助科学家们更好地理解模型的不确定性，并提供更可靠的预测结果。
三、结语
高性能计算技术在气候变化模拟中的应用，为科学家们提供了强大的工具，帮助他们更好地理解气候变化的规律和趋势，为减缓气候变化和应对气候变化提供了有力的支持。
随着技术的不断进步，相信高性能计算技术将在气候变化研究中发挥越来越重要的作用。
以上是关于高性能计算在气候变化模拟中的应用的一些介绍，希望能给大家带来一些启发。
高性能计算与并行程序设计
高性能计算与并行程序设计近年来，随着科学技术的不断发展，人们对计算机性能的需求也越来越高。
为了满足这种需求，高性能计算和并行程序设计成为了重要的研究领域。
本文将介绍高性能计算的概念、并行程序设计的原理和应用，并探讨两者之间的关系。
高性能计算是指利用计算机技术，通过并行处理和优化算法，以提高计算速度和处理能力的一种计算方法。
它通常用于处理大规模数据和复杂问题，如科学计算、气候预测、基因组学等领域。
高性能计算的关键在于充分利用计算机系统的硬件资源，如多核处理器、图形处理器和分布式存储等。
并行程序设计是实现高性能计算的关键技术之一。
它通过将计算任务分解为多个子任务，并在多个处理器上同步执行，以实现任务的并行处理。
并行程序设计有两个重要的概念：并行度和吞吐量。
并行度是指在同一时刻可以同时执行的任务数。
吞吐量是指单位时间内可以完成的任务数量。
通过合理设计并行程序，可以最大限度地提高并行度和吞吐量，从而提高计算性能。
在并行程序设计中，有两种主要的并行模式：数据并行和任务并行。
数据并行是将数据划分为多个部分，分配给不同的处理器并独立处理。
任务并行是将不同的任务分配给不同的处理器并同时执行。
数据并行主要适用于大规模数据的处理，例如图像处理或科学模拟等。
任务并行主要适用于处理大量独立任务的情况，例如搜索引擎的网页爬虫或分布式数据库管理系统等。
为了实现高性能计算和并行程序设计，有一些常用的编程模型和工具可以使用。
其中最常见的是消息传递接口(MPI)和共享内存模型。
MPI是一种用于编写并行程序的通信库，通过在不同的进程之间传递消息来实现通信和同步。
共享内存模型则是通过共享内存区域来实现不同线程之间的数据共享和通信。
除了这些基本的编程模型，还有一些高级的并行编程工具和库，如OpenMP和CUDA等。
高性能计算和并行程序设计在许多领域都有广泛的应用。
在科学研究中，高性能计算和并行程序设计可以用于加速各种科学计算，如天体物理学的星系模拟、分子动力学模拟和量子化学计算等。
基于图论的按需实时和分布式并行数据处理算法设计与优化
基于图论的按需实时和分布式并行数据处理算法设计与优化随着互联网的迅速发展和数据爆炸式增长，对于大规模数据的处理需求越来越迫切。
但是传统的串行算法已经难以满足这种需求，因此，研究并设计高效的并行数据处理算法成为一项重要的任务。
图论作为一种数学工具，能够自然地描述数据处理中的复杂关系和相互关联。
因此，基于图论的算法设计成为了一种强有力的工具。
在实时数据处理方面，传统的算法依赖于任务的静态划分。
然而，任务之间的依赖关系和数据流动特征使得静态划分方法产生了诸多问题。
相反，基于图论的并行算法设计采用动态划分策略，能够根据实际数据的流动情况，分析和合理划分任务，提高计算的效率。
在分布式数据处理方面，利用图论的并行算法设计可以充分发挥集群计算资源的优势。
通过图论的描述和分析，可以将复杂的数据处理任务划分为多个子任务，并在分布式计算环境中并行地执行。
这样可以大大减小计算时间，提高数据处理的效率。
同时，优化算法的设计也是关键的一环。
基于图论的并行算法设计通常具有复杂的图结构，其中包含大量的节点和边。
传统的优化算法往往难以高效地处理这种复杂结构。
针对这一问题，可采用分阶段的优化策略。
首先，根据实际需求和数据特点，对图进行预处理，去除部分多余的节点和边。
这样可以大大减小算法的复杂度，提高优化的速度和效果。
其次，可以采用迭代优化的方法，通过多次迭代不断优化算法的性能，使得算法能够更好地适应实际的数据处理需求。
此外，在设计并行算法时还需考虑一些其他因素，例如通信代价、负载平衡和容错能力。
通信代价是指在分布式计算环境中，各个节点之间进行数据交换和通信所产生的开销。
合理地设计算法，可以有效减少通信代价，提高并行计算的效率。
负载平衡是指在分布式计算环境中，各个节点的计算任务分配是否合理均衡。
通过图论的划分和优化，可以实现任务的动态调度，使得各个节点的负载较均衡，充分利用集群的计算资源。
容错能力是指在分布式计算环境中，由于节点故障等原因可能会导致计算任务失败。
数值模拟中的大规模并行计算技术研究
数值模拟中的大规模并行计算技术研究随着计算机技术的不断发展，数值模拟技术在科学研究、工程设计、生产制造等领域得到了广泛应用。
而在数值模拟中，大规模并行计算技术的应用已成为不可或缺的一部分。
本文将重点探讨大规模并行计算技术在数值模拟中的应用与研究进展。
一、大规模并行计算技术的概念与优势大规模并行计算技术指的是采用多台计算机进行协同计算，通过高效的通信和任务调度，对复杂任务进行并行计算，以提高计算速度和性能。
与单机计算相比，大规模并行计算具有如下优势：1、高效性：多台计算机通过并行计算可以实现任务的快速完成。
2、可靠性：大规模并行计算中各计算节点具有一定程度的独立性，一台计算机出现故障不会影响整个系统的正常运行。
3、灵活性：并行计算系统可以根据任务需求进行灵活配置，比如可以根据不同的任务选择不同的计算节点配置。
二、大规模并行计算技术在数值模拟中的应用数值模拟是指利用计算机技术对现实世界中的某些物理、化学、工程等过程进行数学模型描述，从而获得其在不同条件下的行为规律。
数值模拟在物理、地球科学、生物、金融等领域有着广泛的应用，在这些领域中，大规模并行计算技术也有着重要的作用。
1、气象数值模拟气象数值模拟是指针对大气的动力学、热力学、水文学等过程，建立数学模型，通过计算机模拟气候变化、天气预报等现象。
随着计算机技术和气象科学的发展，数值模拟逐渐取代了传统的经验式预测方法，成为气象学研究中不可或缺的一部分。
在气象数值模拟中，由于所涉及的物理过程是非常复杂的，需要运用大量的数值方法和模型进行计算。
因此，气象数值模拟需要强大的计算能力支持，大规模并行计算技术的应用也变得尤为重要。
2、地震模拟地震是一种重大的自然灾害，研究其机理和预测其发生较为困难。
在地震模拟中，通过计算机模拟地震波的传播过程，研究地震波对建筑物、桥梁等建筑结构的影响，以及深入研究地震波产生的机理和过程等。
由于地震模拟需要运用复杂的数值方法和模型进行计算，需要强大的计算能力支持。
基于图论的并行计算
基于图论的并行计算在当今信息时代，计算能力的需求日益增长。
为了满足对快速高效计算的需求，研究者们致力于发现更加优化的计算方法。
并行计算是一种能够同时进行多个计算任务的计算方法，被广泛应用于图论问题中。
本文将探讨基于图论的并行计算，并介绍其原理、应用以及未来的发展趋势。
一、并行计算原理并行计算是通过将计算任务分解为多个子任务，并在多个处理器或计算节点上同时执行这些子任务来实现加速的计算方法。
在基于图论的并行计算中，图论技术被用于建模和解决各种实际问题。
典型的图论问题包括最短路径、网络流优化以及图的遍历等。
通过将这些问题转化为图论模型，并应用并行计算方法，我们能够更快速、高效地解决这些问题。
二、并行计算的应用1. 社交网络分析社交网络中包含大量的节点和边，关系错综复杂。
通过构建社交网络的图模型，并应用并行计算技术，我们可以更好地理解社交网络中的信息传播、影响力分析以及社群发现等问题。
2. 路径规划在复杂的道路网络中，通过构建道路网络的图模型，并应用并行计算技术，我们可以快速计算出最短路径，从而实现高效的路径规划。
这在导航系统和物流领域有着广泛的应用。
3. 分布式计算并行计算被广泛应用于大规模数据处理和分布式计算任务中。
通过将计算任务分解为多个子任务，并在多个计算节点上并行执行，我们可以提高计算效率和处理速度。
三、并行计算的发展趋势1. 大规模集群的应用随着计算机技术的不断发展，大规模集群成为并行计算的重要基础设施。
通过建立大规模集群，我们可以利用集群中的多个计算节点来并行执行计算任务，从而提高计算效率。
2. 分布式图处理系统分布式图处理系统应运而生，为并行计算提供了更高效的解决方案。
这些系统通过将图的数据和计算任务进行划分和分配，将计算任务分发到不同的计算节点上并行处理，实现了大规模图计算的高效实现。
3. 基于GPU的并行计算图论问题通常具有高度计算密集性，对计算资源要求较高。
由于图形处理器（GPU）拥有并行计算的特点，因此可以应用在基于图论的并行计算中，提高计算效率。
计算机系统结构-量化研究方法(多处理器和线程级并行)
4.2 多处理器的Cache一致性
4.2.1 对称式共享存储器系统和多处理器的 Cache一致性 Cache一致性 4.2.2 分布式共享存储器系统和基于目录的 Cache一致性 Cache一致性
4.2.1 对称式共享存储器系统和多处理器的Cache一致性 对称式共享存储器系统和多处理器的Cache一致性
4.2.1.2 多处理器的Cache一致性 多处理器的Cache一致性 所谓多处理器的Cache一致性问题 所谓多处理器的Cache一致性问题，是指由 一致性问题， 于缓存共享数据， 于缓存共享数据，两个不同的处理器所保存 的存储器视图可能是通过各自的Cache 得到 的存储器视图可能是通过各自的 Cache得到 因此，如果没有其它的防范措施， 的。因此，如果没有其它的防范措施，则会 导致两个处理器分别得到两个不同的值。 导致两个处理器分别得到两个不同的值。 解决多处理器的Cache一致性问题的方法有 解决多处理器的Cache一致性问题的方法有 软件方法、总线监听法和目录表法。 软件方法、总线监听法和目录表法。
4.1.1 简介
2、多处理机结构由若干台独立的计算机组成， 每台计算机能够独立执行自己的程序，又称多 指令流多数据流（MIMD）结构。多处理机系统 中的处理机之间通过某种方式（如互连网络） 互连，从而实现程序之间的数据交换和同步。
4.1.1 简介
3、使用多处理机的主要目的是利用多台处理 机并发地执行一个作业，使得执行速度比 单处理机快；有时候，使用多处理机的主 要目的是提高可靠性而不是高性能，如果 某台处理机出现故障，那么它的程序可以 由系统中其它处理机来执行。
第 4 章 多 处 理 器 和 线 程 级 并 行
4.1
多处理器构成的系统结构
4.2
多核时代“并行计算”课程教学模式研究与实践
多核时代“并行计算”课程教学模式研究与实践雷向东，雷振阳，龙军（中南大学计算机学院，湖南长沙410083）［摘要］多核技术的出现与快速发展使计算机技术发生了重大变化。
国内外著名高校将多核技术引入到计算机教育体系当中，并开设了并行计算课程，培养学生的并行计算思维和并行计算系统能力。
文章对“并行计算”课程建设、教材建设、教学模式和课程思政等方面进行研究和探讨。
［关键词］并行计算；多核；教学模式；课程思政［基金项目］2017年度湖南省研究生教学改革项目“基于协同创新中心专业学位研究生多元化联合培养模式与实践研究”（JG2017B016）；2019年度中南大学《并行计算》课程思政项目［作者简介］雷向东（1964—），男，湖南常宁人，博士，中南大学计算机学院副教授，主要从事并行计算研究。
［中图分类号］G642［文献标识码］A［文章编号］1674-9324（2021）02-0141-04［收稿日期］2020-05-06多核技术的出现与快速发展使计算机技术发生了重大变化[１，２]。
多个处理器核心的出现，为软件在单处理器上的并行提供了丰富的硬件资源。
多核技术利用片上多核处理器资源进行线程级并行，通过多核并行编程技术，充分利用这些计算资源。
为了应对多核技术及其引起的相关计算机技术发展的需要，国内外著名高校都开设了“并行计算”课程，将多核技术相关知识内容融入“并行计算”教学中[３，４]。
通过“并行计算”课程的学习，使学生掌握多核相关知识、多核程序设计方法以及相关的多核优化工具，更好地适应计算机技术发展和IT企业的需求。
一、“并行计算”课程建设并行计算是实现高性能、高可用计算机系统的主要途径。
“并行计算”课程以高性能并行计算机为主题，主要介绍当代并行计算机系统及其结构模型，并行算法设计与并行程序的设计原理与方法。
通过“并行计算”课程的学习，使学生从系统结构、算法、程序设计三个方面，了解并行处理的基本概念，把握并行处理技术的最新成就和发展趋势，掌握并行计算编程技术和方法。
并行优化算法研究
目录页
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1. 并行优化算法简介 2. 并行计算基础知识 3. 并行优化算法分类 4. 经典并行优化算法 5. 并行优化算法应用领域 6. 并行优化算法挑战与未来发展 7. 并行优化算法实例分析 8. 总结与展望
并行优化算法研究
并行优化算法简介
并行优化算法简介
新型硬件和计算架构
1.随着新型硬件和计算架构的不断涌现，并行优化算法需要适应这些新的计算环境，以提高性能和 效率。 2.例如，利用GPU和TPU等加速器可以大幅提高并行优化算法的计算速度，而采用分布式存储和计 算架构可以扩展算法的处理能力。 3.在未来的研究中，需要关注新型硬件和计算架构的发展趋势，探索更为高效和稳定的并行优化算 法。
并行计算基础知识
▪ 并行计算应用领域
1.并行计算在科学计算、工程仿真、数据分析等领域得到广泛应用。 2.并行计算可以加速计算过程，提高计算效率，为应用领域提供更好的解决方案。 3.随着并行计算技术的发展，其应用领域也将不断扩大。
▪ 并行计算发展趋势
1.并行计算将继续向更高效、更可扩展的方向发展。 2.人工智能、量子计算等前沿技术将与并行计算相结合，推动其发展。 3.并行计算将成为未来计算机科学技术的重要组成部分，为各领域的发展提供支持。
▪ 遗传算法
1.遗传算法是一种基于生物进化原理的优化算法，它通过模拟自然选择和遗传机制来搜索问题 的最优解。 2.在并行环境中，可以将种群划分成多个子种群，每个子种群在一个处理节点上进行进化计算 ，然后定期交换信息，以加速搜索过程。 3.遗传算法的并行化需要考虑种群划分和交换策略，以及如何处理进化过程中的多样性问题。
1.粒子群优化算法是一种基于群体协作的优化算法，通过粒子间的相互作用搜索最优解。 2.并行化粒子群优化算法可利用多个计算节点同时更新粒子位置和速度，提高搜索效率。 3.针对非凸、多峰的优化问题，需要设计合适的粒子初始化和更新策略。
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多结点多处理器并行计算机上气象数值模式的最优算法研究朱政慧（国家气象中心数值室，北京 100081）zhuzh@摘 要 当前气象领域的并行计算平台已逐步转向基于多结点多处理器的并行计算机，应用模型的并行算法设计也趋向于采用消息传递和共享变量相结合的方式，尤其是MPI 和OpenMP 的混合使用，更是今后科研和业务建模所采用的必要手段。
本文提出一个适用于气象数值预报格点模式的抽象机模型，归纳出最优混合并行算法设计的初步结论。
同时，采用国内发展的区域模式系统框架，自行开发基于MPI/OpenMP 的混合并行版本，验证在多结点多CPU 的并行计算机上混合编程的最优并行算法设计理论。
关键词 并行处理 混合编程 数值预报模式引言算法设计和计算机体系结构有密切关系。
气象部门日益增加的数据处理量和不断提高的模式分辨率，以及资料同化技术和集合预报技术的改进，均对计算能力提出了很高的要求。
尽管当前计算机软、硬件技术飞速发展，仍无法满足天气和气候预报的实际需求。
高性能计算与并行处理作为缓解这一问题的必要途径，成为近二十年来数值预报技术发展的基础。
并行算法设计，更是气象数值模式稳定高效运行的关键。
当前多结点多处理器并行计算机日趋流行，区别于纯粹的共享内存型向量计算机和分布式大规模并行计算机，研究该机型上并行气象模式的算法设计成为一项紧迫任务。
本文提出一个适用于气象数值预报格点模式的抽象机模型，并根据公式理论的指导，归纳出最优混合并行算法设计的初步结论。
同时，采用国内发展的区域模式系统框架，自行开发基于MPI/OpenMP 的混合并行版本，验证在多结点多CPU 的并行计算机上混合编程的最优并行算法设计理论。
1、一个适用于气象数值预报模式的并行编程模型在徐志伟和黄铠提出的阶段并行模型[1]的基础上，发展提出了一个适用于气象数值预报模式的并行编程模型，它是一个紧密反映了多结点多处理器体系结构的并行计算机模型，可适用于共享变量和消息传递并行编程方式，有利于进行本文的主题研究。
将大气模型看作是一个长方体，经离散后东西方向的格点数是I0，南北方向上的格点数是J0，垂直层次是K0，积分时间步长为dt，由计算稳定性确定，正比于空间分辨率，经T/dt 步计算得到T 时刻的预报值。
采用均匀区域分解的方法，对水平数据结构进行二维数据划分。
设东西向由NX 个处理器并行处理，南北向由NY 个处理器并行处理，则参与计算的总处理器数为n=NX×NY，那么给每个处理器分配的平均计算格点量为NYJ NX I 00×。
采用水平数据划分映射，定义参与I 方向并行计算的处理器数omp mpi NX NX NX ×=，而参与J 方向并行计算的处理器数omp mpi NY NY NY ×=，其中，NX ，NY 和分别代表在I 方向和J 方向参与计算的多进程和多线程的配置数。
mpi NX omp mpi NY omp 借鉴阶段并行模型的思想，在气象数值预报模式中，可将每个积分时间步作为基本时间步（一个周期），在该时间步内，每个处理器执行一系列的计算和交互操作，在当前时间步的所有操作完成之后再执行下一个时间步的计算。
这样，由n 个处理器并行处理完成对积分区域在T 时刻的物理量场的预报，所需花费的时间也由三部分组成：计算阶段执行时间T ，交互时间和并行时间T 。
这里忽略输入/输出时间。
comp eract T int par 在计算阶段，由于由n 个处理器完成独立计算，因此计算阶段的总执行时间应是n 个处理器单独执行时间中的最大值，平均计算量为每个分区的面积NYJ NX I 00×，每个处理器用于计算单位格点的平均时间记为。
σ代表负载不平衡值，它的大小应为N 个处理器中完成计算量最多的那个处理器比平均计算格点量f t NYJ NX I 00×多计算的格点数。
因此有每个周期内计算阶段的时间为：f comp t n NYJ NX I K T )log 200(0σ+××= (1)交互阶段所需时间包括通信、同步和聚集三部分。
事实上，在整个模式的积分过程中，聚集并非在每步进行，暂忽略不计。
根据所采用的通信方式不同，认为消息传递过程的同步开销隐式完成，不必另外单独计算，需要进行消息传递的字节长度实际上为各MPI 分区的边长之和；共享变量方式的同步开销在每个并行区的结束处产生，不可忽略，记为t 。
这样交互阶段的时间计算公式为：syn omp syn c mpi mpia mpi eract M t n t NY J B NX I A L M T ×+××+×+×=)()00(int (2)其中表示交互延迟时间，由于分南北和东西双向，所以启动消息传递的次数不同，记为。
每次通信的字节长度为两个相邻MPI 分区的连接边长，A 和B 的值为0、1或2，代表在MPI 分区内需要进行消息传递的次数。
t 为每字节通信时间，t 表示同步时间，M 为多线程并行区的启动次数。
a L mpi M )(n c syn omp 并行时间指的是并行化开销，它应该包括进程创建和分组、线程生成和结束等方面的系统开销时间。
omp omp mpi par M t t T ×+= (3)其中t 表示系统进行MPI 进程创建和分组（即初始化和结束）的开销时间，而表示线程生成和结束的开销时间，则代表应用程序中要求生成/结束多线程组的次数。
mpi omp t omp M 假定数值模式对每个格点的积分计算量都是均衡的（如框架模式），输入/输出时间忽略不计，则由n 个处理器并行计算作T 时刻的物理量场预报，总的运转墙钟时间应为：mpi omp omp omp syn c mpimpi a mpi f par eract comp n t dtTM t M t n t NY J B NX I A L M t n NY J NX I K T T T T +××+×+××+×+×++××=++=])()00()log 200(0[int σ （4） 公式(4)就是本文提出的气象数值模式的阶段并行模型（Meteorological Phase Parallel Model，简称MPPM）。
在忽略气象数值模式的输入/输出时间的基础上，该模型比较全面地考虑了包括多进程管理和多线程管理在内的并行开销、通信开销、同步开销和负载不平衡开销，可用来评估和分析实际的并行气象数值模式算法和时间开销。
假定0=σ，即负载是均衡的，当多线程的生成/结束及同步开销相对消息传递所需的通信时间较小时，并行模式的最优算法主要由消息传递的分区映射方式决定——启动消息传递的次数越少、通信字节长度越短，算法最优；随着线程数的增多，需要进行同步的开销增大，使这一开销的增长速度小于消息传递通信时间随通信量增长的速度，才能保证多进程多线程的混合并行化编程算法最优。
因此，在多结点多处理器的并行计算机平台上设计MPI/OpenMP 混合并行数值模式，MPI 任务数和OpenMP 线程数的划分配置存在一定的相互制约。
由于数值模式中I0往往大于J0，从模型理论上分析，应当是在多线程同步和系统开销较少（即OpenMP 线程数少于一定值）时，对I 方向的MPI 任务数划分越多（保证消息传递的字节长度越短），并行算法运行性能越佳。
2、HLAFS 模式介绍本文选取的数值实验模式为HLAFS 模式，它是一个静力平衡中尺度格点模式，采用Arakewa C 型经纬网格点。
在空间和时间离散方案上均使用了有限差分方案。
模式采用显式的蛙跃时间积分方案，同时结合时间滤波抑制虚假的计算波的增长。
垂直方向采用σ坐标，边界条件由全球预报模式提供。
物理过程包括通量、热量和水气的水平扩散、积云对流参数化、土壤过程、垂直湍流扩散、辐射和格点可分辨尺度降水过程等[2]。
目前水平分辨率为0.5°×0.5°，垂直层次为20层的HLAFS 区域同化系统在IBM SP 并行机上作业务运行。
计算格点量为I0×J0×K0=181×119×20，时间步长为30秒，其中I 为经向格点数，J 为纬向格点数，K 为垂直层数。
为适应新时期的预报要求，研制开发了0.25°×0.25°并行模式，并引入新的包括冰相过程的显式降水方案，模式计算格点量扩大到原来的4倍，为I0×J0×K0=361×237×20，时间步长为15秒。
3、IBM SP 并行机本文所使用的并行计算机是国家气象中心的IBM RS6000 SP系统，是目前国际上高性能计算机的主流机型之一，包括2个I/O结点和10个计算结点。
属于Night Hawk1（简称NH1）系列。
I/O结点的CPU主频为332MHz。
应用程序的并行计算由计算结点完成。
每个计算结点内有8个POWER3 222MHz 处理器芯片，由一个共享内存交叉开关相连，采用了对称多处理器结构（SMP，Symmetric Multi-Processor）。
不同的结点间通过高性能开关（HPS，High Performance Switch）通信。
所以，在每个SMP结点内处理器之间的通信可通过共享内存完成，而一个SMP结点不能直接访问另外一个结点的内存，必须通过消息传递实现。
操作系统为AIX 4.3.3，编译器V7.1版。
在应用程序并行编程接口方面，可用MPI、PVM、OpenMP和HPF等。
结点间的通信通过MPI来完成，而结点内既可用MPI，也可用OpenMP。
因此在程序设计上有很大的灵活性，适用于本文的研究。
4、实施方案设计在IBM SP并行计算机上，实现了HLAFS模式并行计算。
采用水平区域分解的方法，设计了五种MPI/OpenMP并行计算方案：方案一：I方向用OpenMP，J方向用MPI。
首先对模式进行J方向的MPI分区映射，让不同的MPI任务（task）共同完成各自分区行内的格点计算，由0号CPU进行I/O处理。
由于0.5°×0.5°模式J0=119和0.25°×0.25°模式J0=237，大部分情况下不能在多处理器间平均分配，因此将较多的计算量平均分配给行序号较大的任务执行。
这样，0号任务所分得的计算量一般都少于或等于其它任务的计算量，所以由它来进行输入输出处理，这样减少多任务间的负载不平衡。
OpenMP并行指导语句添加在各循环体最外围，用来实现沿纬圈方向（I方向）的并行处理，使得每个任务可由节点内的多个CPU并行执行，称为多线程（thread）。