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關(guān)鍵詞：格子玻爾茲曼方法 并行計(jì)算 性能優(yōu)化 高性能python 多相流模擬 

摘要：Python由于具有豐富的第三方庫(kù)、開發(fā)高效等優(yōu)點(diǎn),已成為數(shù)據(jù)科學(xué)、智能科學(xué)等應(yīng)用領(lǐng)域最流行的編程語(yǔ)言之一。Python強(qiáng)調(diào)了對(duì)科學(xué)與工程計(jì)算的支持,目前已積累了豐富的科學(xué)與工程計(jì)算庫(kù)和工具。例如,SciPy和NumPy等數(shù)學(xué)庫(kù)提供了高效的多維數(shù)組操作及豐富的數(shù)值計(jì)算功能。以往,Python主要作為腳本語(yǔ)言,起到連接數(shù)值模擬前處理、求解器和后處理的“膠水”功能,以提升數(shù)值模擬的自動(dòng)化處理水平。近年來(lái),國(guó)外已有學(xué)者嘗試采用Python代碼實(shí)現(xiàn)求解計(jì)算功能,并在高性能計(jì)算機(jī)上開展了超大規(guī)模并行計(jì)算研究,取得了不錯(cuò)的效果。由于自身特點(diǎn),高效大規(guī)模Python數(shù)值模擬的實(shí)現(xiàn)和性能優(yōu)化與傳統(tǒng)基于C/C++和Fortran的數(shù)值模擬等具有很大的不同。文中實(shí)現(xiàn)了國(guó)際上首個(gè)完全基于Python的大規(guī)模并行三維格子玻爾茲曼多相流模擬代碼PyLBMFlow,探索了Python大規(guī)模高性能計(jì)算和性能優(yōu)化方法。首先,利用NumPy多維數(shù)組和通用函數(shù)設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了LBM流場(chǎng)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和典型計(jì)算內(nèi)核,通過(guò)一系列性能優(yōu)化并對(duì)LBM邊界處理算法進(jìn)行重構(gòu),大幅提升了Python的計(jì)算效率,相對(duì)于基準(zhǔn)實(shí)現(xiàn),優(yōu)化后的串行性能提升了兩個(gè)量級(jí)。在此基礎(chǔ)上,采用三維流場(chǎng)區(qū)域分解方法,基于mpi4py和Cython實(shí)現(xiàn)了MPI+OpenMP混合并行;在天河二號(hào)超級(jí)計(jì)算機(jī)上成功模擬了基于D3Q19離散方法和Shan-Chen BGK碰撞模型的氣液兩相流,算例規(guī)模達(dá)百億網(wǎng)格,并行規(guī)模達(dá)1024個(gè)結(jié)點(diǎn),并行效率超過(guò)90%。

計(jì)算機(jī)科學(xué)雜志要求:

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