面向对象有限元并行计算框架PANDA的并行机制
并行计算的基本原理
并行计算的基本原理并行计算的基本原理什么是并行计算•并行计算是一种通过同时执行多个计算任务来提高计算效率的技术。
它可以同时处理多个相互独立的子任务，从而加快整个计算过程。
并行计算的优势•提高计算效率：通过同时处理多个任务，对计算资源进行最大化的利用，从而减少计算时间。
•解决复杂问题：某些计算任务可能因为规模庞大而难以处理，通过并行计算可以将任务分割成多个子任务进行处理，从而更容易解决复杂的问题。
•增加可靠性：通过并行计算，即使某个任务出现故障，其他任务仍然可以继续执行，不会影响整个计算过程的可靠性。
并行计算的基本原理任务划分•并行计算的第一步是将整个计算任务分割成多个子任务，每个子任务相互独立，可以同时执行。
•任务划分的关键是找到能够并行执行的子任务，尽量保证各个子任务的负载均衡，避免某个任务过于繁重，导致整体计算效率下降。
任务通信•并行计算中的各个子任务需要相互通信，以便协调计算过程和交换计算结果。
•任务通信可以通过共享内存或消息传递来实现。
共享内存是多个任务共享同一块内存空间，可以直接读写变量，但需要注意同步问题；消息传递是通过发送和接收消息来进行任务间的通信，需要建立通信通道，并确保消息的正确传递。
任务调度•任务调度是指将各个子任务分配到计算资源上进行执行的过程。
•任务调度的目标是最大化地利用计算资源，以提高计算效率。
任务调度算法可以根据任务的优先级、负载均衡等因素进行选择。
结果合并•各个子任务执行完成后，需要将它们的计算结果进行合并，得到最终的计算结果。
•结果合并的过程可能涉及到数据的整合、计算的合并等操作，需要确保合并过程的正确性和有效性。
并行计算的应用领域•科学计算：并行计算可以加快科学计算的速度，从而提高研究效率。
在天气预报、基因组测序等领域都有广泛应用。
•数据处理：在大数据处理的场景中，通过并行计算可以更快地对海量数据进行处理和分析。
•人工智能：训练深度学习模型时，可以利用并行计算提高训练速度，加快模型的收敛过程。
大规模面向对象有限元程序的并行性能监测
大规模面向对象有限元程序的并行性能监测王海兵【期刊名称】《计算机应用》【年(卷),期】2011(031)0z1【摘要】通过重载MPI消息传递函数,在重载的MPI函数中调用MPE库中各日志记录函数,实现了大规模面向对象有限元程序自定义并行性能监测.对一个典型冲击动力学问题进行了16 CPU的并行有限元模拟,通过并行性能监测对其有限元并行算法进行了分析.%MPI functions in the large-scale object-oriented finite element software were overloaded to cany out user defined parallel performance profiling. Log functions in Multi-Processing Environment (MPE) library were inserted to MPI functions when the MPI functions were overloaded. A typical impact simulation has been carried out using 16 CPUs, and the simulation process was monitored. Parallel finite element algorithm which was used in the simulation has been evaluated by analyzing the monitor results.【总页数】3页(P172-173,176)【作者】王海兵【作者单位】青海油田井下作业公司，青海海西816400【正文语种】中文【中图分类】O342【相关文献】1.面向对象的MPI网络并行有限元程序开发 [J], 茹忠亮;张煜2.面向对象非线性有限元程序设计方法研究 [J], 安毅3.大规模面向对象有限元程序的并行性能监测 [J], 王海兵4.面向对象的土体非线性有限元程序设计 [J], 彭芸;袁政强;钟祖良5.面向对象有限元程序设计在RC结构中的应用 [J], 李建全;张亚栋;还毅;罗加成;张跃飞因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
2022年上半年信息系统项目管理师上午试卷
2022年上半年信息系统项目管理师上午试卷1. 【单选题】为了表达一只小狗的信息，可以用汉字“小狗”，也可以通过一只小狗的彩色图片，还可以通过声音文件“汪汪”来表示。
同一个信息可以借助不同的信息媒体表现出来，（江南博哥）这体现了信息的( )。
A. 传递性B. 依附性C. 及时性D. 动态性正确答案：B参考解析：信息的依附性可以从两个方面来理解，一方面，信息是客观世界的反映，任何信息必然由客观事物所产生，不存在无源的信息；另一方面，任何信息都要依附于一定的载体而存在，需要有物质的承担者，信息不能完全脱离物质而独立存在。
2. 【单选题】面向对象的方法构建在类和对象之上，通过建模技术将相关对象按照( )进行分组，形成( )。
A. 管理，接口B. 流程，用例C. 活动，系统D. 业务，构件正确答案：D参考解析：OO(object oriented)的方法构建在类和对象之上，随后发展起来的建模技术将相关对象按照业务功能进行分组，就形成了构件的概念。
对于跨构件的功能调用，则采用接口的形式把功能暴露出来。
进一步将接口的定义与实现进行解耦，催生了服务和面向服务(SO，Service Oriented)的开发方法。
SO 的可使得业务IT系统更加灵活，可使IT系统更加适应业务的变化。
3. 【单选题】Hadoop中，( )是大规模数据集的并行计算框架。
A. DataNodeB. HDFSC. MapReduceD. Hive正确答案：C参考解析：MapReduce包含了三层含义：第一，它是一个基于集群的高性能并行计算平台；第二，它是一个用于大规模数据集(大于1TB)的并行计算软件框架；第三，它是一个并行计算程序设计模型与方法。
其主要思想是“Map(映射)”和“Reduce(归约)”，可使编程人员在不了解分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上。
4. 【单选题】按照《“十四五”国家信息化规划》重大任务和重点工程中，要统筹建设物联、( )、智联三位一体的新型城域物联专网，加快5G和物联网的协同部署，提升感知设施的资源共享和综合利用水平。
面向对象有限元框架内并行接触类的设计
面向对象有限元框架内并行接触类的设计白小勇*，何颖波，陈成军（中国工程物理研究院总体工程所，四川绵阳 621900）摘要：为了简化在框架中扩充接触计算功能，及开发和实现新的接触算法的研究工作，本文设计了一种针对框架应用的并行接触类。
对接触计算流程进行深入分析，抽象出串行接触类的属性、方法以及与框架中其它类的协同机制。
针对已有并行接触算法，提出并行接触算法模型。
基于此模型，通过继承串行类和扩展并行属性和方法设计了并行接触类。
类的设计充分考虑了类的易用性、可移植性、可扩充性及可维护性。
对类的应用表明，类被整合到框架中后，未影响框架的整体结构，并且能高效的实现接触计算功能。
关键词：并行有限元框架；并行接触算法；算法模型；面向对象；1引言面向对象有限元框架因其功能强大、扩充简单、管理方便、代码复用度高而逐渐成为有限元程序开发的新趋势[1]。
虽然在框架内扩充功能相对简单，但是由于接触计算特别是并行接触计算的数据流非常复杂，在框架内进行并行接触功能的开发及开发新的接触算法仍然是一项非常复杂而耗费时间的工作[2]。
本文利用面向对象分析方法，对接触计算的属性和方法进行封装，设计了串行和并行接触类。
接触类通过接口映射方法(函数)与框架进行协同，通过编写不同的接口映射函数，接触类可以容易地整合到不同的框架中去。
Tahoe框架是由美国Sandia实验室开发，面向新数值算法和材料模型研究的开源平台。
Tahoe集有限元法、无网格法和物质点法于一身，开发完整后能进行二维和三维的多物理静力学、冲击动力学并行计算[3]。
本文通过分析Tahoe框架的特点，将接触类接入Tahoe框架，使Tahoe框架具备了接触功能，算例表明接触类能够很好的融入框架中，实现高效率的接触并行计算。
2接触算法及串行接触类设计2.1 接触算法接触计算通常由接触搜索、接触力计算两部分组成。
接触搜索在接触区域中搜索可能的接触，搜索结果表达为“点-面”接触对，或“点-点”、“面-面”接触对[4]。
PANDA的功能可扩展性设计与应用
PANDA的功能可扩展性设计与应用孙乐;何颖波;莫军【摘要】针对有限元分析软件功能的可扩展性需求,介绍面向对象有限元并行计算框架PAN DA的单元设计和单元类的扩充方法.在PANDA中,单元分析被抽象成单元算法和材料本构模式,并提供单元类型、材料模型的接口服务,用户可以根据不同的应用需求构成并实例化不同的C++抽象基类来解决实际问题.单元类的扩展步骤为:在ElementListT类的单元对象列表中添加单元对象；为该单元类设置相应的属性和操作,以实现程序功能的扩充；修改编译文件以保证程序能够顺利地通过编译.以轴对称导热分析为例验证单元类的扩充方法在PANDA中的实现.PANDA的单元分析设计有力地保证其功能的可扩展性.【期刊名称】《计算机辅助工程》【年(卷),期】2011(020)003【总页数】5页(P55-59)【关键词】有限元并行计算框架;PANDA;软件开发;功能可扩展性;单元分析【作者】孙乐;何颖波;莫军【作者单位】中国工程物理研究院总体工程研究所,四川绵阳621900;中国工程物理研究院,四川绵阳621900;中国工程物理研究院总体工程研究所,四川绵阳621900【正文语种】中文【中图分类】TP311;0242在大型结构工程设计中，数值模拟是研究复杂系统综合性能的主要方法之一，而有限元分析软件在其中发挥着重要作用．近年来，随着航空、航天以及武器工程等领域的不断发展，出现很多大型和超大型结构，同时结构力学行为分析涉及的物理领域也不断扩展，使有限元分析软件逐渐面向大规模、多物理场的应用［1-3］．将客观世界准确、简单而又自然地表达出来是计算机软件设计所追求的目标．良好的软件设计需要软件开发方法的配合，传统的结构化程序设计方法具有模块化特点，执行流程是各程序段根据给定的算法依次对数据进行处理，任何数据的添加或形式改变都会导致一系列相关过程的变化．随着分析问题类型的急剧扩大，有限元分析软件模块越来越多，模块之间的数据传递也越来越频繁，结构化程序设计导致程序的扩展能力有限，不易维护、调试复杂且代码的重用性低［4-6］．从20世纪80年代后期兴起的面向对象的程序设计方法克服上述结构化设计的不足，其封装、继承和多态性特点为功能模块的集成化、扩充的灵活性提供有利条件，在一定程度上提高软件的开发效率，逐渐成为大型软件的主流设计方法［7-8］．基于框架的现代软件开发理念和模式，贯彻软件模块化的思想，更注重沉淀和复用应用软件的共性技术，不仅可以实现代码级的重用，还可以重用设计与分析，在更大的粒度上实现系统级的复用，极大地降低软件研制难度、缩短软件研制周期，同时领域内的软件结构一致性好，确保软件的集成性以及可升级、可扩展性．［9］为面向复杂工程结构的大规模、多物理场计算分析应用，中国工程物理研究院于2007年采用面向对象、层次化、模块化的设计模式，形成面向对象有限元并行计算框架PANDA［10］的基本版本，见图1．该框架通过建立网格、场等底层数据结构，集成高性能数值求解器和工具包，如线性方程组求解器、特征值求解器、应用参数解析、数据输入输出、积分器、区域分割软件和并行通信等，以服务的方式提供一个快速建立高性能并行计算程序的开发环境;通过将有限元分析的数据和过程逐级封装，形成一个构架良好的有限元分析系统．在该系统中，有限元管理器以访问者的身份协调不同功能组件按照约定的接口协同工作，传递数据，完成有限元分析;系统设计采用继承和多态机制，易于集成或添加工程结构有限元计算所需的各种服务组件，如求解器、单元类型库和材料模型库及其接口服务，为软件开发提供一个扩展性良好的基础平台，支撑工程结构有限元高性能并行计算应用开发能力的不断扩充和完善．目前，已具备初步的结构静力学、振动力学、冲击力学、传热学以及热力耦合等并行计算程序开发能力．本文通过分析PANDA框架的单元分析设计，探讨其功能的可扩展性;并在现有单元库及单元接口服务的基础上给出添加二维轴对称导热单元类的实例，实现不修改原模块并在相同操作界面功能的有规则扩充，展示PANDA框架设计的优越性．单元分析是整个有限元分析过程的基础，尽管不同物理分析类型的单元分析算法各不相同，但其分析过程均可归结为依据单元的几何属性和材料属性等完成单元特性矩阵的计算以及系统特性矩阵的组装．［11］据此，PANDA框架将单元分析抽象成单元算法和材料本构模式两方面，利用面向对象的设计模式分别提供单元类型和材料模型的接口服务．单元(库)、材料(库)及其相关的接口服务处于PANDA框架顶层的应用个性层，与实际应用紧密相联;根据不同的应用需求，可以构成不同的C++抽象基类，通过对这些基类的实例化，可在PANDA框架上求解实际问题．PANDA框架的单元接口服务由单元基类ElementBaseT和单元对象构造器ElementListT共同完成(见图2)．ElementBaseT主要负责向应用程序提供单元算法服务，它抽象出各单元类的共性(属性和操作)，为单元算法提供统一界面，根据具体的单元算法可逐级派生得各种具体的单元类．ElementListT为单元类型的添加和识别设置统一接口，其主要功能为定义单元对象的列表;通过单元对象列表中的单元名称创建具体的单元对象;并通过一个单元类的指针指向已创建的单元对象，执行具体的单元算法．它以不改变程序主体结构的方式，实现向应用程序添加和识别新单元类的服务．PANDA框架的材料接口设计与此类似，不再赘述．面向多物理场应用的大型有限元软件涉及多种物理分析类型，因此在设计上需要考虑多物理场分析类型的可扩展性．该设计模式在面向多物理场应用时，可通过继承和多态机制在相同操作界面下方便地添加新的单元和材料类，并以不修改程序原模块的方式实现新的单元算法和材料本构模式，从而不断扩充已有程序的功能，有力地保障物理场分析功能的多样性、可扩展性以及代码的可重用性．从上文的分析可知，PANDA框架的单元分析设计有力地保证系统分析功能的可扩展性．在程序中添加新的单元类(添加材料类与其类似)需要完成以下3个步骤:在ElementListT类的单元对象列表中添加该单元对象，以便程序能识别该新增的单元类;为该单元类设计相应的属性和操作，实现程序功能的扩充;修改编译制导文件，保证程序能顺利通过编译．在实际工程的传热分析中，常需要采用轴对称算法简化整个分析过程，本文以轴对称热传导单元的添加为例，对上述3个步骤作详细说明．为最大限度地实现对代码的重用，分析PANDA框架的单元组织结构和已有的导热单元代码，分别以现有单元库中的线性傅里叶导热单元类DiffusionElementT，非线性傅里叶导热单元类NLDiffusionElementT和非傅里叶导热单元类HyperbolicDiffusionElementT作为父类，继承它们的属性和方法，再根据目标通过重定义的方式修改或添加某些方法，派生出各自对应的轴对称导热单元类，实现轴对称导热问题的有限元分析．详细的扩充过程如下:(1)在单元对象构造器中添加轴对称导热单元名称并定义新的单元类．①修改ElementListT．cpp文件，添加预定义宏命令，以便识别轴对称导热单元类DiffusionAxiElementT， NLDiffusionAxiElementT 和HyperbolicDiffusionAxiElementT的头文件．②修改函数 ElementListT::DefineInlineSub，在单元列表中添加轴对称导热单元的名称．③修改函数ElementListT::NewElement，按照单元列表中添加轴对称导热单元的名称创建新单元类的实例．(2)为轴对称导热单元类设计相应的属性和操作，实现程序功能的扩充．其中重要的成员函数如下:InternalEnergy计算内能;FormStiffness计算热传导矩阵;FormKd计算内力对载荷的贡献;LHSDriver计算热容及热传导矩阵;RHSDriver 计算内热源及热容项对载荷项的贡献;TractionBC_RHS计算热交换对载荷的贡献;TractionBC_LHS计算热交换对热传导矩阵的贡献;Axisymmetric判断是否为轴对称分析;B_axi计算轴对称情况下形函数对坐标的导数．(3)修改编译制导文件makefile．PANDA采用编译制导文件makefile进行分级管理．将添加的单元类 DiffusionAxiElementT，NLDiffusionAxiElementT和HyperbolicDiffusionAxiElementT的头文件与实现文件放入已创建好的单元目录panda\src\elements\continuum\diffusion下．修改该目录下的编译制导文件makefile，在其中加入新单元类的目标文件、源文件和头文件等信息．至此，完成PANDA框架单元库中轴对称导热单元的添加．在执行相应的应用程序时，有限元管理器将协调新的单元类及其他计算功能组件，使各功能组件通过约定的接口协同工作、传递数据，并最终完成轴对称热传导的有限元分析．为检验程序功能的正确性，采用如下算例进行测试:某双层空心圆筒的高度为8 m，内筒为厚度1 m的燃料层，外筒为厚度3 m的铝．燃料层有1 500 W/m3的内热源，热导率为35 W/(m·℃);铝层的热导率为100 W/(m·℃);铝筒外表面受到温度为150℃的高压水冷却，表面传热系数为3 500 W/(m2·℃)．算例测试表明PANDA轴对称导热分析计算结果与商用有限元程序计算结果完全一致(见图3)，验证程序的正确性．与传统的面向过程结构化程序设计方法相比，基于框架的先进开发模式和面向对象的主流设计思想可更好地适应程序对可重用性、可扩展性及复杂性的需要．PANDA框架采用面向对象、层次化、模块化的设计模式对有限元法单元分析过程的共性问题进行抽象，将其概括为单元算法和本构模型2个方面分别封装数据及操作;通过构建基类，为单元及本构计算分别建立统一界面;通过构建单元、材料对象构造器，为单元类型、材料模型的添加、识别设置统一接口．实例表明，该设计模式在面向多物理场应用时可在相同操作界面下方便地添加新的单元和材料类，并采用继承和多态机制以不修改程序原模块的方式实现新的单元算法和材料本构模式，从而不断扩充已有程序的功能，为多物理场的有限元分析程序开发提供一个扩展性良好的基础平台，大大简化软件开发过程，提高软件的开发效率．【相关文献】［1］Sandia National Laboratories．Computational activities in engineering sciences at Sandia National Laboratories，SAND2002-0392p［R］．2002:5-6．［2］MCGLAUN M．Sandia’s engineering code development under ASCI，SAND2003-1238p［R］．2003:9．［3］Sandia National Laboratories．Functional requirements for SIERRA version 1．0 beta，SAND1999-2587［R］．1999:3．［4］李海江，杨刚，易南概．面向对象的串并行有限元分析系统［J］．计算力学学报，2006，23(5):588-593．LI Haijiang，YANG Gang，YI Nangai．Object-oriented serial/parallel finite element analysis system［J］．Chin J Comput Mech，2006，23(5):588-593．［5］曹骥，袁勇．面向对象有限元方法研究进展［J］．力学季刊，2002，23(2):241-248．CAO Ji，YUAN Yong．Development of object-oriented finite element method［J］．Chin Q Mech，2002，23(2):241-248．［6］马永其，冯伟．面向对象有限元程序研究综述［J］．计算机应用研究，2001，18(10):7-9．MA Yongqi，FENG Wei．Advance in object-oriented finite element programming ［J］．Application Res Computers，2001，18(10):7-9．［7］魏泳涛，于建华，陈君楷．面向对象有限元程序设计——程序构架［J］．四川大学学报:工程科学版，2001，33(4):21-25．WEI Yongtao，YU Jianhua，CHEN Junkai．Object-oriented approach to the finite elementprogramming:the application architecture［J］．J Sichuan Univ:Eng Sci，2001，33(4):21-25．［8］张妮，曹建文．面向对象数值软件Trilinos及其线性代数包Epetra剖析［J］．超级计算通讯，2006，4(1):36-45．ZHANG Ni，CAO Jianwen．Research and analysis on object-oriented numerical software Trilinos and its linear algebra package Epetra［J］．Supercomputing Newsletter，2006，4(1):36-45．［9］Sandia National Laboratories．SIERRA framework version 3:core services theory and design，SAND2002-3616［R］．2002:11-14．［10］史光梅，何颖波，吴瑞安，等．面向对象有限元并行计算框架PANDA［J］．计算机辅助工程，2010，19(4):8-14．SHI Guangmei，HE Yingbo，WU Ruian，et al．Object-oriented finite element parallel computation framework PANDA［J］．Comput Aided Eng，2010，19(4):8-14．［11］魏泳涛，于建华，陈君楷．面向对象有限元程序设计——单元过程设计［J］．四川大学学报:工程科学版，2001，33(3):9-12．WEI Yongtao，YU Jianhua，CHEN Junkai．Object-oriented approach to the finite element programming:design of element procedure［J］．J Sichuan Univ:Eng Sci，2001，33(3):9-12．。
基于PANDA框架的非线性静力学有限元
基于PANDA框架的非线性静力学有限元论文导读：基于PANDA框架。
能够分析千万自由度规模的弹塑性静力学问题。
非线性求解策略。
形成了面向对象有限元并行计算框架PANDA。
并行计算，基于PANDA框架的非线性静力学有限元。
关键词：PANDA，静力学，非线性，有限元，并行计算1 引言特种武器结构复杂，在整个库存到靶序列（Stockpile to TargetSequence，STS）全寿命周期内要经历复杂严酷的载荷和环境条件，结构响应呈现出高度的材料非线性、边界非线性和几何非线性。
为提高特种武器的设计、试验和库存维护水平，对武器结构在各种条件下响应的精细建模和分析至关重要，需要充分考虑结构的几何细节和物理内涵，所建立的有限元模型可达上千万自由度规模乃至更高，而传统的商用有限元程序由于国外对我国的出口限制，非线性有限元模型的分析规模被限制在几百万自由度以下，且计算周期较长，无法快速响应设计和维护的需要。
为了提升特种武器的工程数值模拟能力，适应不断提高的武器工程数值模拟需求，迎接和加速由现阶段小规模低效率计算向大规模高效并行计算的转变，2007年中国工程物理研究院启动了院预研重大项目“武器工程大规模并行计算框架研究及基础平台开发”。
该项目在已有源码程序的基础上，通过在有限元并行计算方法方面开展研究与软件开发，初步形成了面向对象有限元并行计算框架PANDA，并基于PANDA框架初步开发了可应用于部分静力、振动、冲击和传热武器工程问题求解的大规模有限元并行计算模拟程序。
针对特种武器研制中的非线性静力学有限元大规模精细分析需求，充分消化吸收开放源代码的程序设计思想和技巧，基于PANDA框架，开发非线性静力学有限元分析所需的单元类型、材料模型、非线性并行求解策略，集成大规模线性方程组并行求解算法，初步形成了可求解小应变、有限应变线弹性和弹塑性静力学问题的非线性静力学程序。
悬臂梁弹塑性有限元分析模型达到了千万自由度规模，并行求解时间低于一小时。
基于PANDA的并行显式有限元程序开发
基于PANDA的并行显式有限元程序开发
陈成军;柳阳;张元章;白小勇;何颖波
【期刊名称】《计算力学学报》
【年(卷),期】2011(028)0z1
【摘要】冲击响应数值模拟在军用与民用领域有广泛的应用需求,但现有串行分析程序难以满足求解规模和效率的需求,因此需要开发并行显式有限元程序.本文在分析了显式有限元串行基本算法的基础上,设计了相应的并行算法,采用模块化程序开发模式基于PANDA程序框架开发了并行显式有限元分析程序DynPack,并进行了算例验证.算例表明,DynPack实现了结构冲击响应的大规模并行计算,并具有较高的并行效率.
【总页数】5页(P204-207,214)
【作者】陈成军;柳阳;张元章;白小勇;何颖波
【作者单位】中国工程物理研究院,总体工程研究所,绵阳,621900;中国工程物理研究院,总体工程研究所,绵阳,621900;中国工程物理研究院,总体工程研究所,绵阳,621900;中国工程物理研究院,总体工程研究所,绵阳,621900;中国工程物理研究院,总体工程研究所,绵阳,621900
【正文语种】中文
【中图分类】TP311.O242
【相关文献】
1.基于显式有限元方法的二维楔形刚体入水砰击载荷并行计算预报 [J], 骆寒冰;吴景健;王珊;徐慧
2.基于PANDA的并行显式有限元程序开发 [J], 陈成军;柳阳;张元章;白小勇;何颖波
3.基于PANDA框架的并行有限元模态分析程序开发和应用 [J], 李健;郝志明;宁佐贵
4.基于有效并行求解策略的显式有限元分析并行算法 [J], 付朝江;王天奇;林悦荣
5.基于 AFEPack 软件包的并行显式有限元程序开发 [J], 郭永辉;浦锡锋;姚成宝;董楠
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
面向云计算的并行计算框架设计与实现
面向云计算的并行计算框架设计与实现随着计算机技术的不断发展，云计算已经成为了当今最热门的技术领域之一。
同时，并行计算也成为了越来越多企业和机构所关注的重点。
因此，对于开发人员来说，如何设计一套有效的面向云计算的并行计算框架也越来越成为了一个关键的问题。
本文将从设计和实现两个方面，讨论面向云计算的并行计算框架的相关技术。
设计方面在设计面向云计算的并行计算框架时，需要考虑以下几点：1. 可扩展性一个良好的并行计算框架必须具有可扩展性，这意味着框架应该能够处理任意数量的资源。
在云计算领域，这可能意味着增加或减少虚拟云实例的数量来适应工作量的变化。
2. 任务分配机制另一个重要的考虑因素是任务分配机制。
即，如何将任务分配给框架中的不同节点。
一个好的并行计算框架应该具有自适应的任务分配机制，能够根据不同节点的负载自动调整任务。
3. 数据并行与管道并行一个好的并行计算框架应该支持数据并行和管道并行两种并行机制。
数据并行是指将数据拆分成多个部分，并允许多个节点同时处理不同的数据块。
管道并行是指通过多个节点一次性执行一个多阶段的计算流程。
4. 容错性容错性也是一项非常重要的需求。
在并行计算框架中，任何节点出现故障都可能会对任务执行产生影响。
因此，框架必须具有自动容错机制，保障系统的稳定性和可靠性。
实现方面在实现面向云计算的并行计算框架时，以下技术必不可少：1. 分布式文件系统分布式文件系统是实现面向云计算的并行计算的关键技术之一。
因为数据通常是分布在不同的节点和云实例之间的，需要使用分布式文件系统来管理数据和文件的存储和访问。
2. 分布式计算分布式计算是实现面向云计算的并行计算的核心技术之一。
就比如MapReduce就是通过分布式计算模型来实现大规模数据处理的。
3. 消息传递协议在分布式计算模型中，节点之间需要进行通信。
因此，消息传递协议也是一项非常重要的技术。
例如，使用基于消息队列（MQ）或分布式消息中间件（DMM）来实现消息传递机制。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
程、 区域 分解 、 区信 息和通信 封装 等部 分 设计 Ｐ Ｎ Ａ 框 架在 并 行计 算 方 面 的数 据 结 构． 计 算 分 Ａ Ｄ 在
流程 中建立 区域 分解 和并行 求解 器的配合协 作 方式 ， 而描述 进行 区域分割 的 ３种 网格剖 分方 法 ； 进 对分 区边界单 元和节 点信 息的组 织以及对 并行通信 操作 的封装 使复 杂的 并行 通信 调 用简单 、 易行 ．
集 成 Ａ ｔｃ Ｓ Ｏ Ｌ Ｓ Ｓ ｐ ｒＵ， Ｙ Ｒ ， Ｅ Ｓ ， ｚ ， Ｐ Ｏ Ｅ ， ｕ ｅＬ Ｈ Ｐ Ｅ ｅ Ｐ Ｔ ｃ
并行 程序 ， 能显 著 控制 数据 分 配和通 信 ， 这种 控 制 又
促 进 在大 规模 分 布存 储 并 行 机 上 的 高性 能 编程 ． 。 。
针 对 目 前 高 性 能 集 群 的 广 泛 应 用 ， 用 ＭＰ 采 Ｉ
（ ｓ ｇ ａｓ ｇＩｔｒ ｃ ） 分 布存 储 方 式 实 现 有 Ｍｅｓ ｅＰ ｓｉ ｅｆ ｅ 以 ａ ｎ ｎ ａ 限元 并行 是正 确 的选择 ． 面 向对象 技术 对并 行 编 程 过 程有 重 要 影 响 （ 如 对数 据 和 函数 的 封装 、 承和 多 态 性 ） 许 多 基 于类 继 ， 等 的编程 思想 都来 源 于 串行 编 程 领 域 ， 也 开 始 在 但
ｐ ｎｓ ｓ ｃ ａ ｃ ｍｐ ｔ ｔ ｎ ｆ ｗ ， ｄ ｍａ ｎ ｄ ｃ ｍｐｏ ｉｉｎ， ｐａ ｔ ｎ ｉ ｆｒ ａｉ ｎ， ｃ ｍｍｕｎｃ ｔｏ ａ ｕｈ ｓ ｏ ｕ ａｉ ｌ ｏ ｏ ｏ ｉ ｅ ｏ ｓｔ ｏ ￣ｉｉ ｎ ｏ ｏ ｍ ｔｏ ｏ ｉａｉ ｎ
ｅ ｃ ｐ ｕａ ｉｎ ａ Ｏ ｏ ．Ｔｈ ｏｌ ｂ ｒ ｔｖ ｐｐ ｏ ｃ ｅｗｅ ｎ ｄ ｍａｎ ｄ ｃ ｍｐ ｓｔｏ ｎ ｒ ｌｌｓ ｌ ｅ ｓ ｎ ａ ｓ ｌ ｔ ｎｄ Ｓ ｎ ｏ ｅ ｃ ｌａ ｏａ ｉｅ ａ ｒ ａ ｈ ｂ ｔ ｅ ｏ ｉ ｅ ｏ ｏ ｉｉｎ ａ ｄ ｐａａ ｅ ｏｖ ｒｉ ｌ ｅ ｔｂｌ ｈ ｄ ｉ ｏ ｕ ａ ｉｎ ｆｏ ｓａ ｉ ｅ ｎ ｃ ｍｐ ｔ ｔ ｗ．ａ ｄ ｔ ｅ ｈ ｅ ｓ ｉ ｇ ｍｅ ｈ ｄｓａ ｅ ｄ ｓ ｒｂ ｄ ｆ ｒｄｏ ｉ ａ ｔ ｉ ｎ ｓ ｏ ｌ ｎ ｈ ｎ ｔ ｒ ｅ ｍｅ ｈ ｎ ｔ ｏ ｒ ｅ ｃ ｉｅ ０ ｍａ ｎ ｐ ｒｉ ｏ ．Ｄｕ ｔ ｅ
面 向对 象 有 限元 并 行 计 算 框 架 Ｐ Ｎ Ａ 的并 行 机 制 Ａ Ｄ
李 于锋 ， 张 亚林
（ 国工 程物 理 研 究 院 计 算 机 应 用研 究所 ， 川 绵 阳 中 四 ６ １０ ） ２ ９０
摘
要 ：为 实现 面 向对 象有 限元 并行 计 算框 架 Ｐ Ｎ Ａ对 高性 能计 算 的支持 ， ＡＤ 分别从 并行 计算 流
应用于工程领域的各个方 面． 大量高性能计算机 的 出现 ， 别是集 群 系统 的广 泛应用 ， 特 使大 规模复 杂数 值模 拟得 以实 现 ， 必 须采 用 并 行技 术 进行 程 序 开 但
作 者 简介 ：李 于锋 （９ ２ ）， ， 南光 山人 ， 士 ， 究 方 向为科 学与 工程 计 算 和 并行 算 法 ， Ｅｍａ ）ｉ ｆｎｈ ｈｔ ｉ ｃｒ １８ 一 男 河 硕 研 （ － ｉ ｌｕｅ ｇ＠ ｏ ｌ ｏ ｌ ｙ ｍａ ． ｎ
用 Ｐ Ｎ Ａ框 架 开发有 限元程 序 时 ， 需 以 串行 方式编 写代 码就 可得 到并行 计 算服务 ． 某 夹具 的 Ａ Ｄ 只 对 算例表 明 Ｐ Ｎ Ａ框 架 并行 计算 实现的 正确性和 可 靠性 ． Ａ Ｄ
关键 词 ：并行计 算框 架 ； Ａ Ｄ Ｐ Ｎ Ａ；有限元 ； 软件 开发 ；并行 机制
Ｐ ＡＮＤ ｓ ｃ ｒ ｃ ｎ ｅｉｂ ｅ Ａ ｉ ｏ ｒ ｔａ ｄ ｒ ｌ ｌ ． ｅ ａ
Ｋｅ ｙ ｗｏｒ ｓ：ｐ ｒ ｌ ｌｃ ｍｐ ｔｔ ｎ ｒ ｍｅ ｒ ｄ ａ ａ ｅ ｏ ｕ ａｉ ｆａ ｗｏ ｋ；ＰＡＮＤＡ；ｆｎ ｔ ｌ ｍｅ ｔ ｓｆｗａ ｅ ｅ ｅｏ ｍｅ ；ｐ ｒ ｌ ｌ ｌ ｏ ｉ ｉｅ ｅｅ ｎ ； ｏ ｔ ｒ ｄ ｖ ｌ ｐ ｎｔ ａ ａ ｅ ｌ
￣ａ ｗｏ ｋ ＰＡＮＤＡ ，ｔ ａａ ｔｕ ｔ ｒ ｓ ｗｈｉｈ ａ ｅ ｒ ｌｔｖ ｏ ｐ ｒ ｌ ｌｃ ｍｐ ｔｔｏ ｒ ｄ ｓｇ ｅ ｉ ｈ ｍｅ ｒ ｈｅ ｄ ｔ ｓｒ ｃ ｕ ｅ ｃ ｅａｉｅ ｔ ａ ａｌ ｏ ｕ ａｉｎ ａ ｅ ｅ ｉｎ ｄ ｎ ｔ ｅ ｒ ｅ
Ｔｉｎ ｓ Ｐ Ｇ（ 中国科学 院科 学与 工程 计算 国家 ｒｉｏ 和 Ｈ 由 ｌ
重点 实验 室 开发 ） 等著 名求解 器 库．
３ 框 架的 并 行 计 算 流 程
框架 并行 设计 的关 键是 数 据变量 的分 布式存 储 和场 数据 时 间更新 算 法 的并 行 化 ． 架 默认 对所 有 框 的场 变量 基 于网格 区域 分 解 进 行并 行通 信 ． 框架 并
ｓｒｔ ｇ ｔａ ｅ ｙ
０ 引 言
有 限元 法 是 当今 主 流 的数值 计 算方 法 ， 被广 泛
收稿 日期 ： ００ ０ ・７ 修 回 日期 ： ０ ０ １．８ ２ １ －８ １ ２ １．０２
基 金项 目 ：中 国工程 物 理 研 究 院 ２０ ０ ７预 先研 究重 大 项 目（ Ｄ Ｍ－３ ＺＸ ０）
第２ Ｏ卷 第 １期
２１ ０ １年 ３月
计 算 机 辅 助 工 程
Ｃｏ ｕ ｅ ｄ ｄ Ｅｎ ｉ ｅ ｉ ｇ ｍｐ ｔｒ Ａｉ ｅ ｇｎｅ ｒｎ
Ｖ０． ０ Ｎｏ １ １２ ．
Ｍ ａ ．２Ｏ ｔ １１
文章编号 ：０ ６—０７ （０ １ｏ －０ ４０ １０ ８ １ ２ １ ） ｌ０ ２ —５
ＬＩＹｕ ｅ ｇ，ＺＨＡＮＧ ｌ ｆｎ Ｙａｉ ｎ
（ｎｔｕｅｏ ｏ ｐｔ ｐ ｌ ａｏ ， ｈｎ ｃｄｍ ｆ ｎｉｅｒ ｇＰ ｙｉｓ Ｍｉ ｙｎ ２９ ０ Ｓｅｕｎ Ｃ ｉ ） Ｉｓｔｔ ｆ ｍ ｕｅ Ａ ｐ ｃｔｎ Ｃ ｉ Ａ ａｅ ｙｏ ｇ ｅｉ ｈｓ ， ａ ａｇ １０ ， ｉ ａ ， ｈｎ ｉ Ｃ ｒ ｉ ｉ ａ Ｅ ｎ ｎ ｃ ｎ ６ ｈ ａ
元法 ， 不仅提 供单 元公 式 和本 构 模 型 的添 加 接 口， 也 提供各种 复杂边界条 件 的实现方法 ． 基 于消息传 递 在分 布存 储模 型 的并 行机 上 开 发
部进行 时 间积 分更 新 ． 有 的有 限元 相关 计 算 都 是 所
分布 式并 行 的 ， 大 规模 方 程 求 解 的主要 并 行 任 务 而 交 由线性 求解 器库 负责 ． 目前 ， 已在 Ｐ Ｎ Ａ框 架 中 ＡＤ
ｈｔ ：／ｗｗｗ． ￣ ｎａ ａ ．ｃ ｔ ／ ｐ ｃ ｃｅ ｎ
第 １期
李 Ｎ Ａ 的并行机 制 等 面 ＡＤ 在节 点信 息上 ．
２ ５
发． 限元并 行计算框 架开发 的 目的是 使 在复杂 网格 有 上进 行 的大 型数 值 模 拟 程 序 开发 变 得 更 加快 捷 、 高 效． 近年来 ， 向对象 有 限 元技 术 ¨ 发展 迅 速 ， ： 面 而 开 发框架却 为数不多 ， 功能模块 有较强 耦合 ． 且 为此 ， 中国工 程物理研 究 院 总体 工程 研究 所 和计 算 机 应用 研 究所联 合 开发 有 限元 并 行 计算 框 架 Ｐ Ｎ Ａ ． Ａ Ｄ 框
ｔ ｔ ｅ ｇ ｏ ｏ ｇ ｎ ｚ ｔｏ ｏ ｂ ｕ ｄ ｒ ｅｅ ｎ ｓ ａ ｄ ｎｏ ｅ ｉｆ ｒ ｔｏ ｏ ｐ ￣ｉ ｏ ｗｉ ｐ ｒ ｌ ｌ ｏ ｈ ｏ ｄ ｒａ ｉａｉｎ ｆ ｏ ｎ ａ ｙ ｌ ｍｅ ｔ ｎ ｄ ｎ ｏ ｍａ ｉｎ ｆ ａ ｔ ｎ ｉ ｔ ｈ ａ ａ ｅ ｌ
Ａｂｔａ ｔ Ｔ ｐ ｏ ｉｈｐｒ ｒ ａｃ ｏ ｐ ｔ ｉｎｉ ｏｊｃ ｏ ｅｔ ｎｔ ｅ ｍ ｎ ａａ ｅ ｃｍ ｕ ｔ ｎ ｓ ｃ ： ｏｓ ｐ ￣ｈｇ ｅｆ ｍ ｎ ｅｃｍ ｕａ ｏ ｂｅｔ ｒ ｎｅ ｆ ｉ ｌ ｅｔ ｒｌ ｌ ｏ ｐ ｔ ｉ ｒ ｕ ｏ ｔ ｎ —ｉ ｄｉ ｅ ｅ ｐ ｌ ａｏ
架 中各组件 松散耦合 ， 可适应 各种线性 和 非线性 有 限
２ 并 行 的 实现 策 略
Ｐ Ｎ Ａ框 架基 于 Ｍ Ｉ 现 并 行 ， 体 策 略 为 ： Ａ Ｄ Ｐ实 具 首先 ， 于几何 网格 的区域 分解 ， 基 将子 域 映射到 各进 程； 后， 然 每个 进程 在其 子域 上计算 单 元矩 阵和 单元 右端 项并 提供 组装 接 口， 助 并 行 线 性代 数 求 解 器 借 实现 大规 模矩 阵 的分 布 式 存储 、 装 接 口以及 方 程 组 求解 ， 解后 ， 求 交换 场数 据边 界信 息 ； 最后 ， 进程 在局
行计 算流 程见 图 １ ．
并行 编程 中使 用 ， 其 是恰 当 的抽 象 可 隐藏 那 些 使 尤 编程 复杂 的并 行 性． 以面 向对 象技 术 为 基 础 设 计
的 Ｐ Ｎ Ａ框架 正体 现该 优点 ． ＡＤ
１ 框 架 的 数 据 结 构
＿ ｝ Ｉ
框架 的主 要数 据结 构 有 网格 、 场变 量 、 元 组和 单
中图分类号 ： Ｐ １ ； ２ ６ Ｔ ３ ９ ０ ４ 文献标 志码 ： Ａ
Ｐ ｒ ｌ ｌ ｔａｅｙｏ ｂｅｔｏｉｎｅ ｎｔ ｌｍｅ ｔ ａ ａｌ ｒ ｔｇ ｆｏ ｊｃ－ｒｅ ｔｄｆ ｉ ｅｅ ｎ ｅｓ ｉ ｅ
ｏ ｒ ｌ ｌｃ ｍ ｐｕ ａ ｉ ｒ ｍ ｅ ｒ ａ ａ ｌ ｏ ｏｕ ｔｃ ｆ ａ ｅ ｔ ｏ ｔ ｎ ｗｏ ｋ ＰＡＮＤＡ ＤＡ
ｃ ｍｍｕ ｉ ａｉｎ ｅ ｃ ｐ ｕ ａｉ ｎ， ｔ ｅ ｏ ｌｃ ｔｄ ｃ ｍｍｕ ｉａ ｉｎ ｎ ｏ ｉ ｇ ｅ ｏ ｓ ｉ ｌ ｎ ｅ ｓｂ ｅ ｏ ｎ ｃ ｔｏ ｎ ａ ｓ ｌｔｏ ｈ ｃ ｍｐ ｉａ ｅ ｏ ｎ ｃ ｔ ｉ ｖ ｋ ｎ ｂ ｃ ｍｅ ｓｍｐｅ ａ ｄ ｆ ａ ｉｌ ． ｏ Ｗｈ ｌ ｅ ｅ ｏ ｉ ｇ ｆｎ ｔ ｌｍｅ ｔｐ ｏ ｒ ｍｓ，ｐ ｒ ｌｌｃ ｍｐｕａ ｉｎ ｓ ｒ ｉ ｅ ｃ ｎ ｂ ｂ ａｎｅ ｙ ｐ ｏ ａ ｉｅ ｄ ｖ ｌｐ ｎ ｉｅ ｅｅ ｎ ｒ ｇ ａ ｉ ａ ａ ｅ ｏ ｌ ｔｔｏ ｅ ｖｃ ａ ｅ ｏ ｔ ｉ ｄ ｂ ｒ ｇ ｍｍｉ ｇ ｒ ｎ ｉ ｅｉ ｌｃ ｄ ｓ Ａｎ ｅ ａ ｎ ｓ ｒａ ｏ ｅ ． ｘ ｍｐｌ ｏ ｔｃａ ｎ ｉａ ｅ ｔ ｔ ｔｅ ｉ ｌｍｅ ｔｔｏ ｎ ｐ ａｌｌ ｃ ｍｐｕａｉ ｎ ｆ ｅ ａ ｕ ｌｍｐ ｉ ｄ ｃ ｔｓ ｈａ ｈ ｍｐ ｅ ｎ ａｉｎ ｏ ａ ｌ ｅ ｏ ｂ ｒ ｔ ｔ ｏ ｏ