網(wǎng)絡(luò)并行計(jì)算在多層快速多極子法中的應(yīng)用
1 引言
近幾十年來,計(jì)算機(jī)技術(shù)飛速發(fā)展,計(jì)算速度不斷提高,內(nèi)存容量不斷增大;但同時(shí),在科學(xué)研究和工程應(yīng)用中越來越需要對(duì)大型艦只、車輛、航空航天器等目標(biāo)進(jìn)行電磁散射特性分析。這些目標(biāo)電尺寸非常巨大,求解問題所含未知量動(dòng)輒以百萬、千萬計(jì),現(xiàn)有水平下單臺(tái)PC機(jī)很難應(yīng)對(duì)如此龐大的計(jì)算量。鑒于此,越來越多的科研、工程人員希望在改進(jìn)算法的同時(shí)能夠擁有高效的并行計(jì)算環(huán)境。巨型并行計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)容量大、運(yùn)算速度快,但價(jià)格昂貴。網(wǎng)絡(luò)并行計(jì)算應(yīng)運(yùn)而生,它是近幾年國內(nèi)外計(jì)算機(jī)科學(xué)研究與應(yīng)用領(lǐng)域中最引人注目的前沿課題之一。網(wǎng)絡(luò)并行計(jì)算以網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ),這種并行計(jì)算環(huán)境的顯著優(yōu)點(diǎn)是投資較少、靈活性強(qiáng)等。
作為數(shù)值方法,多層快速多極子法(MLFMA)具有數(shù)值誤差可控、計(jì)算精度高、通用性強(qiáng)和應(yīng)用范圍寬的優(yōu)點(diǎn)。它們對(duì)軟硬件環(huán)境要求低,在一般的PC機(jī)即可開展復(fù)雜目標(biāo)電磁仿真。目標(biāo)散射分析能力主要受限于計(jì)算機(jī)內(nèi)存大小。
一般情況下,MLFMA單機(jī)處理的未知量數(shù)目最大為40萬左右。因此,降低并行MLFMA單機(jī)的內(nèi)存需求,計(jì)算更大未知量的問題就成為我們的主要目的。MLFMA的內(nèi)在并行性包括不變項(xiàng)求解中含有的內(nèi)在并行性。我們很容易發(fā)現(xiàn)平移因子、聚合因子以及配置因子的計(jì)算都是獨(dú)立的,可在多臺(tái)計(jì)算機(jī)上異步進(jìn)行。另外,用MLFMA求解矩陣矢量乘法時(shí)也存在內(nèi)在并行性。
1997年,美國伊利諾依大學(xué)W.C. Chew教授與Demaco公司聯(lián)合推出高效高精度電磁數(shù)值分析軟件FISC,在伊利諾依大學(xué)超級(jí)計(jì)算機(jī)應(yīng)用中心的SGI Cray Origin 2000型計(jì)算機(jī)上求解了203萬未知量的散射問題,而且成功求解了VFY218模型飛機(jī)在8GHz平面波照射下的雙站RCS,未知量高達(dá)999萬。FISC正是基于MLFMA技術(shù)的。其后,S.V. Velamparambil、J.M. Song和W.C. Chew還開發(fā)了FISC的并行版本ScaleME,并行MLFMA得到了迅猛發(fā)展。在這種大趨勢下,本文研究了網(wǎng)絡(luò)并行計(jì)算技術(shù)在MLFMA中的應(yīng)用,給出含240萬未知量金屬球的雙站RCS曲線,初步測試、驗(yàn)證了并行求解大未知量問題的可行性與準(zhǔn)確性。
2 并行多層快速多極子技術(shù)
我們依據(jù)如下步驟進(jìn)行設(shè)計(jì)(可參見表1):
A. 讀入數(shù)據(jù),并對(duì)其分層分組
各計(jì)算進(jìn)程同時(shí)讀入RWG網(wǎng)格剖分信息,并為目標(biāo)結(jié)構(gòu)上的RWG單元建立八叉樹結(jié)構(gòu)。
建立八叉樹結(jié)構(gòu)的過程是:首先,選擇能夠包含該結(jié)構(gòu)的最小立方體,即第0層盒子;然后,將這個(gè)盒子均分成8個(gè)子立方體,即第1層盒子;再將第1層盒子均分8部分得到第2層盒子;如此反復(fù),直到最小盒子的邊長為0.25λ~0.45λ。在各層盒子中,不包含基函數(shù)的盒子將被拋棄。
B. 劃分任務(wù)
在保留原串行算法中八叉樹結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上,在適當(dāng)層上將整棵樹劃分為多個(gè)子樹,并以子樹為基本單位劃分任務(wù)給各個(gè)從機(jī)。
例如,我們將第1層的8個(gè)盒子分配給8個(gè)從機(jī)分別進(jìn)行處理,此時(shí)我們區(qū)分出各個(gè)從機(jī)所要各自處理的各層非空盒子,并單獨(dú)編號(hào),完成其與全局各層非空盒子之間的相互索引。
C. 近場矩陣填充及遠(yuǎn)場不變項(xiàng)處理
初始化各從機(jī)處理的近場矩陣,給出各從機(jī)近場矩陣的大小及非零元素位置的索引。
用MLFMA生成的近場矩陣一般都是稀疏化的,如果直接存儲(chǔ)會(huì)造成內(nèi)存的浪費(fèi),所以要把稀疏化矩陣壓縮存儲(chǔ)。稀疏化矩陣壓縮存儲(chǔ)一般有兩種方法:行壓縮存儲(chǔ)和列壓縮存儲(chǔ).,我們采用行壓縮存儲(chǔ)。
遠(yuǎn)場不變項(xiàng)的處理主要涉及當(dāng)前層的轉(zhuǎn)移因子,父子層之間的平移因子。由于它們占用內(nèi)存相對(duì)較小,我們可以預(yù)先計(jì)算這些遠(yuǎn)場不變項(xiàng),需要時(shí)即可直接調(diào)用。
表1 并行MLFMA的主機(jī)及從機(jī)流程比較
主計(jì)算機(jī) | 從計(jì)算機(jī) |
開始 | 開始 |
各進(jìn)程同時(shí)讀入RWG信息,并為目標(biāo)結(jié)構(gòu)上的RWG單元建立八叉樹結(jié)構(gòu) | 各進(jìn)程同時(shí)讀入RWG信息,并為目標(biāo)結(jié)構(gòu)上的RWG單元建立八叉樹結(jié)構(gòu) |
在保留原串行算法中八叉樹結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上,在適當(dāng)層上將整棵樹劃分為多個(gè)子樹,并以子樹為基本單位劃分任務(wù)給各個(gè)進(jìn)程 | 區(qū)分出各個(gè)進(jìn)程所要各自處理的各層非空盒子,并單獨(dú)編號(hào),完成及其與全局各層非空盒子之間的標(biāo)號(hào)相互索引 |
管理協(xié)調(diào)各進(jìn)程之間的數(shù)據(jù)交換 | 生成各進(jìn)程的壓縮格式近場矩陣,以及遠(yuǎn)場的平移項(xiàng)、轉(zhuǎn)移項(xiàng)、匯聚項(xiàng)等 |
進(jìn)入迭代求解,協(xié)調(diào)各進(jìn)程之間的數(shù)據(jù)交換 | 計(jì)算屬于各自進(jìn)程的矩陣矢量乘部分 |
接收從機(jī)結(jié)果,輸出 | 將結(jié)果發(fā)送給主機(jī) |
結(jié)束 | 結(jié)束 |
D. 矩陣矢量乘的處理
首先,各從機(jī)計(jì)算本地存儲(chǔ)的近場矩陣與電流未知量的乘積,再發(fā)送至主機(jī)匯總進(jìn)行處理比較,然后進(jìn)行其他運(yùn)算。
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