本發(fā)明涉及計算機數(shù)據(jù)處理技術(shù)，尤其涉及一種并行網(wǎng)格處理器自適應(yīng)分配方法和系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
：格子boltzmann方法(lbm)，是一種介于流體的微觀分子動力學模型和宏觀連續(xù)模型之間的介觀模型，兼具二者的優(yōu)點。該方法具有顯著的計算優(yōu)勢，其介觀背景使得流體內(nèi)部的相互作用以及流體與固體之間的相互作用在lbm中可以方便地描述，因此能夠在多組分、多相流以及滲流、氣固兩相流、流-固耦合等方面得到廣泛的應(yīng)用。而且，由于不受連續(xù)介質(zhì)假設(shè)的限制，因此在不適用微尺度流動與傳熱等連續(xù)方法的問題研究中也具有良好的應(yīng)用前景。格子boltzmann模型計算量大，為了實現(xiàn)并行計算，通常需要將模型較均衡地分配到多個處理器上，實現(xiàn)較為高效的模型計算過程。目前，格子boltzmann模型并行網(wǎng)格處理器分配方式有兩種：手動分配方法和輪盤分配方法。這兩種方法各自具有一定的弊端。手動分配方法的分配比較均衡，但過程繁瑣，適應(yīng)性差，一旦計算過程中處理器損壞或換計算機進行運算，都需要重新分析計算處理器的分配方式。輪盤分配方法步驟如下(引自sartajsahni著的《數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、算法與應(yīng)用——c++語言描述》)：根據(jù)計算機處理器總數(shù)計算素數(shù)表；按邊長大小，依次將素數(shù)從大到小的順序分配給各邊長；分配多輪次直至素數(shù)分配完畢；將每個邊長下的素數(shù)加和，即為每個邊長分配的處理器個數(shù)。輪盤分配方法的適應(yīng)性強，但是分配不均衡，尤其是降低格子boltzmann模型的計算效率。技術(shù)實現(xiàn)要素：為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供了一種新的并行網(wǎng)格處理器自適應(yīng)分配方法和系統(tǒng)，用以保證網(wǎng)格運算中處理器分配的均勻性和合理性。本發(fā)明提供的并行網(wǎng)格處理器自適應(yīng)分配方法，其核心內(nèi)容為：求取處理器總數(shù)的素數(shù)，并確定并行網(wǎng)格模型各方向的邊長；將最大素數(shù)分配給當前具有最大邊長的方向，然后將當前最大邊長除以所分配的最大素數(shù)，并將結(jié)果與其它邊長進行比較，再將第二大素數(shù)分配給其中最大邊長的方向，如此類推直至所有素數(shù)分配完畢；然后對各方向下的素數(shù)分別求和，獲得的和為各方向應(yīng)當分配的處理器個數(shù)；最后按照各方向應(yīng)當分配的處理器個數(shù)分配處理器，以便執(zhí)行網(wǎng)格運算。具體地，根據(jù)本發(fā)明的實施例，上述并行網(wǎng)格處理器自適應(yīng)分配方法可以包括以下步驟：s110，求取處理器總數(shù)的素數(shù)pi，i＝1...n，n為素數(shù)個數(shù)；s120，確定并行網(wǎng)格模型各方向的邊長lj，j＝1...m，m為方向個數(shù)；s130，判斷當前l(fā)j，j＝1...m中的最大值lmax，將當前還未分配的最大素數(shù)pmax分配給具有最大值lmax的方向；s140，判斷是否還有未分配的素數(shù)：若是，令具有最大值lmax的方向的lj＝lmax/pmax，返回步驟s130；若否，執(zhí)行步驟s150；s150，分別將各方向下分配到的素數(shù)相加，獲得的sj，j＝1...m為各方向分配的處理器的個數(shù)。根據(jù)本發(fā)明的實施例，上述并行網(wǎng)格處理器自適應(yīng)分配方法中的并行網(wǎng)格模型可以是例如二維的并行網(wǎng)格模型，也即m＝2。根據(jù)本發(fā)明的實施例，上述并行網(wǎng)格處理器自適應(yīng)分配方法中的并行網(wǎng)格模型可以是例如三維的并行網(wǎng)格模型，也即m＝3。具體地，三維的并行網(wǎng)格模型可以是格子boltzmann模型。此外，本發(fā)明還提供一種并行網(wǎng)格處理器自適應(yīng)分配系統(tǒng)，其包括：啟動模塊，用于求取處理器總數(shù)的素數(shù)，并確定并行網(wǎng)格模型各方向的邊長；分配模塊，用于將最大素數(shù)分配給當前具有最大邊長的方向，然后將當前最大邊長除以所分配的最大素數(shù)，并將結(jié)果與其它邊長進行比較，再將第二大素數(shù) 分配給其中最大邊長的方向，如此類推直至所有素數(shù)分配完畢；統(tǒng)計模塊，用于對各方向下的素數(shù)分別求和，獲得的和為各方向應(yīng)當分配的處理器個數(shù)，執(zhí)行模塊，用于按照各方向應(yīng)當分配的處理器個數(shù)分配處理器，以便執(zhí)行網(wǎng)格運算。根據(jù)本發(fā)明的實施例，并行網(wǎng)格模型可以是二維模型或三維模型。具體地，并行網(wǎng)格模型可以是格子boltzmann模型。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的一個或多個實施例可以具有如下優(yōu)點：本發(fā)明提供的并行網(wǎng)格處理器自適應(yīng)分配方法和系統(tǒng)，用于實現(xiàn)并行計算中處理器的自動分配，基于“貪婪思想”提高了處理器分配的均衡性、合理性，減少了各方向的數(shù)據(jù)交換量，從而能夠有效改善并行網(wǎng)格模型的計算效率。本發(fā)明的其它特征和優(yōu)點將在隨后的說明書中闡述，并且，部分地從說明書中變得顯而易見，或者通過實施本發(fā)明而了解。本發(fā)明的目的和其他優(yōu)點可通過在說明書、權(quán)利要求書以及附圖中所特別指出的結(jié)構(gòu)來實現(xiàn)和獲得。附圖說明附圖用來提供對本發(fā)明的進一步理解，并且構(gòu)成說明書的一部分，與本發(fā)明的實施例共同用于解釋本發(fā)明，并不構(gòu)成對本發(fā)明的限制。在附圖中：圖1是根據(jù)本發(fā)明一實施例的方法工作流程圖。具體實施方式本發(fā)明的并行網(wǎng)格處理器自適應(yīng)分配方法的核心思想是：求取處理器總數(shù)的素數(shù)，并確定并行網(wǎng)格模型各方向的邊長；將最大素數(shù)分配給當前具有最大邊長的方向，然后將當前最大邊長除以所分配的最大素數(shù)，并將結(jié)果與其它邊長進行比較，再將第二大素數(shù)分配給其中最大邊長的方向，如此類推直至所有素數(shù)分配完畢；然后對各方向下的素數(shù)分別求和，獲得的和為各方向應(yīng)當分配的處理器個數(shù)；最后按照各方向應(yīng)當分配的處理器個數(shù)分配處理器，以便執(zhí)行網(wǎng)格運算。通過這種自適應(yīng)分配算法，能夠?qū)⑻幚砥骶夂侠淼胤峙浣o模型的各個方向，提高模型并行計算的效率。為使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點更加清楚，以下結(jié)合具體實施例以及附圖對本發(fā)明作進一步地詳細說明。第一實施例在一個120x100x80的格子boltzmann模型中，采用某集群進行計算，該集群有255個計算節(jié)點，每個節(jié)點有12個處理器。換言之，處理器總數(shù)為3060，其素數(shù)表為：17、5、3、3、2、2。采用傳統(tǒng)的輪盤分配方法分配處理器的過程如下表表1所示。表1輪盤分配方法實例通過本發(fā)明的并行網(wǎng)格處理器自適應(yīng)分配方法來分配處理器的過程如下表表2所示。表2并行網(wǎng)格處理器自適應(yīng)分配方法實例下面進行詳細說明：處理器總數(shù)3060，其素數(shù)表為：17、5、3、3、2、2；模型三個方向的邊長分別為120、100、80；在第一輪分配中，l1＝120、l2＝100、l3＝80，其中最大值為120，故將最大素數(shù)17分配給具有最大值120的方向；然后，令具有最大值120的方向的l1＝120/17＝7，進入下一輪分配；在第二輪分配中，l1＝7、l2＝100、l3＝80，其中最大值為100，故將還未分配的最大素數(shù)5分配給具有最大值100的方向；然后，令具有最大值100的方向的l2＝100/5＝20，進入下一輪分配；在第三輪分配中，l1＝7、l2＝20、l3＝80，其中最大值為80，故將還未分配的最大素數(shù)3分配給具有最大值80的方向；然后，令具有最大80的方向的l2＝80/3＝26，進入下一輪分配；如此類推，直至所有素數(shù)分配完畢；最后分別將x、y、z三個方向下分配到的素數(shù)相加，獲得的17、20、9即為x、y、z三個方向分配的處理器的個數(shù)。進一步地，分析在實際運算中各方向需要交換的數(shù)據(jù)量。假設(shè)，一個模型中當x方向的邊長為x，分配的處理器個數(shù)為a；y方向的邊長為y，分配的處理器個數(shù)為b,z方向的邊長為z，分配的處理器個數(shù)為c時，那么在實際運算中，這三個方向需要交換的數(shù)據(jù)量如下式所示。那么傳統(tǒng)的輪盤分配方法與本發(fā)明的并行網(wǎng)格處理器自適應(yīng)分配方法的交換數(shù)據(jù)量的差異如下表表3所示。表3各方向交換數(shù)據(jù)量方向輪盤分配方法發(fā)明的自適應(yīng)分配方法x408000136000y96000192000z72000108000合計576000436000通過對比輪盤分配方法與并行網(wǎng)格處理器自適應(yīng)分配方法的實施例，可以看出在輪盤分配方法中邊長與分配的處理器的比值的均方差為4.60，而在并行網(wǎng)格處理器自適應(yīng)分配方法中邊長與分配的處理器的比值的均方差為1.59，明顯小于前者。這說明，本發(fā)明提供并行網(wǎng)格處理器自適應(yīng)分配方法對于處理器的分配更 加地均衡。此外，輪盤分配方法的數(shù)據(jù)交換總量是并行網(wǎng)格處理器自適應(yīng)分配方法的數(shù)據(jù)交換總量的1.32倍。這說明并行網(wǎng)格處理器自適應(yīng)分配方法的數(shù)據(jù)交換總量也比輪盤分配方法的數(shù)據(jù)交換總量少很多，從而有效地提升了并行網(wǎng)格模型的運算速度。第二實施例在此需要說明的是，本發(fā)明提供的并行網(wǎng)格處理器自適應(yīng)分配方法并不是只適用于例如格子boltzmann模型的三維并行網(wǎng)格模型，它還可以用于為二維模型分配處理器，其工作原理相同，在此不再贅述。以上所述，僅為本發(fā)明的具體實施案例，本發(fā)明的保護范圍并不局限于此，任何熟悉本技術(shù)的技術(shù)人員在本發(fā)明所述的技術(shù)規(guī)范內(nèi)，對本發(fā)明的修改或替換，都應(yīng)在本發(fā)明的保護范圍之內(nèi)。當前第1頁12