面向千萬(wàn)億次計(jì)算的算法與應(yīng)用

第1章 千萬(wàn)億次計(jì)算科學(xué)應(yīng)用的性能特征
1.1 介紹
1.2 測(cè)試的各種體系結(jié)構(gòu)
1.3 科學(xué)應(yīng)用概述
1.4 GTC：Particle-in-Cell磁融解
1.5 ELBM3D：晶格玻耳茲曼流體動(dòng)力學(xué)
1.6 Cactus：通用的相對(duì)天體物理學(xué)
1.7 PARATEC：材料科學(xué)的第一原理
1.8 HyperCLaw：雙曲AMR氣體動(dòng)力學(xué)
1.9 總結(jié)與結(jié)論
1.10 致謝
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第2章 千萬(wàn)億次的計(jì)算對(duì)NASA未來(lái)使命的影響
2.1 介紹
2.2 Columbia超級(jí)計(jì)算機(jī)
2.3 航空宇宙分析及計(jì)算
2.3.1 方法論
2.3.2 結(jié)果
2.3.3 NASA使用千萬(wàn)億次計(jì)算的好處
2.4 推進(jìn)子系統(tǒng)分析
2.4.1 方法
2.4.2 結(jié)果
2.4.3 千萬(wàn)億次計(jì)算給NASA帶來(lái)的益處
2.5 颶風(fēng)預(yù)測(cè)
2.5.1 方法
2.5.2 結(jié)果
2.5.3 千萬(wàn)億計(jì)算對(duì)NASA的益處
2.6 瓶頸
2.7 總結(jié)
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第3章 多物理模擬與千萬(wàn)億次計(jì)算
3.1 引言
3.2 下一代超級(jí)計(jì)算機(jī)
3.3 適用于大規(guī)模并行機(jī)的編程模型
3.3.1 新型并行語(yǔ)言
3.3.2 MPI-2
3.3.3 協(xié)作式并行
3.3.4 協(xié)作式并行的應(yīng)用實(shí)例
3.4 多尺度算法
3.4.1 并行的多重網(wǎng)格方法
3.4.2 ALE-AMR離散化
3.4.3 離散-連續(xù)統(tǒng)混合算法
3.5 目前及將來(lái)的應(yīng)用
3.5.1 萬(wàn)億次仿真的技術(shù)現(xiàn)狀
3.5.2 通過(guò)協(xié)作并行進(jìn)行多物理模擬
3.6 未來(lái)展望
3.7 致謝
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第4章 針對(duì)Uintah多物理程序代碼的可擴(kuò)展并行AMR算法研究
4.1 前言
4.2 自適應(yīng)格網(wǎng)優(yōu)化
4.3 Uintah程序框架
4.3.1 仿真組件
4.3.2 負(fù)載均衡器
4.3.3 調(diào)度器
4.4 格網(wǎng)重構(gòu)器
4.5 提高性能
4.6 將來(lái)的工作
4.7 致謝
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第5章 使用Enzo對(duì)宇宙進(jìn)化進(jìn)行仿真
5.1 宇宙結(jié)構(gòu)的形成
5.2 Enzo的編碼
5.2.1 物理層建模和數(shù)值算法
5.2.2 自適應(yīng)格網(wǎng)細(xì)化
5.2.3 實(shí)現(xiàn)
5.2.4 并行化
5.2.5 快速的鄰居格網(wǎng)搜索
5.2.6 Enzo的I/O
5.3 在萬(wàn)億次平臺(tái)上的性能和可擴(kuò)展性
5.3.1 單格網(wǎng)應(yīng)用
5.3.2 AMR應(yīng)用
5.3.3 并行展
5.4 將Enzo運(yùn)行在萬(wàn)億次計(jì)算機(jī)平臺(tái)上
5.4.1 新的AMR數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
5.4.2 混合型并行
5.4.3 天體運(yùn)動(dòng)和宇宙射線之間的隱性關(guān)聯(lián)
5.4.4 內(nèi)部數(shù)據(jù)關(guān)系分析工具
5.5 致謝
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第6章 重大影響天氣現(xiàn)象數(shù)值預(yù)測(cè)：千萬(wàn)億次計(jì)算的重要?jiǎng)恿?br /> 6.1 引言
6.2 計(jì)算方法和工具
6.2.1 區(qū)域性天氣預(yù)測(cè)模型
6.2.2 千萬(wàn)億系統(tǒng)中的內(nèi)存和性能問(wèn)題
6.2.3 分布式內(nèi)存并行和消息傳遞
6.2.4 負(fù)載均衡
6.2.5 時(shí)間消耗和可擴(kuò)展性
6.2.6 NWP系統(tǒng)中其他重要的組件
6.2.7 其他問(wèn)題
6.3 NWP實(shí)際應(yīng)用例子
6.3.1 大規(guī)模的天氣預(yù)報(bào)
6.3.2 高分辨率的龍卷風(fēng)仿真
6.3.3 通過(guò)觀測(cè)現(xiàn)象對(duì)龍卷風(fēng)進(jìn)行預(yù)測(cè)
6.4 數(shù)值天氣預(yù)報(bào)的挑戰(zhàn)和需求
6.5 總結(jié)
6.6 致謝
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第7章 千萬(wàn)億次氣象科學(xué)應(yīng)用的軟件設(shè)計(jì)
7.1 介紹
7.2 氣象科學(xué)
7.3 千萬(wàn)億次計(jì)算機(jī)的體系結(jié)構(gòu)
7.4 區(qū)域氣象系統(tǒng)模型CCSM(Community Climate System Model)
7.4.1 當(dāng)前CCSM概述
7.4.2 區(qū)域大氣模型CAM(CommunityAtmosphere Model)
7.4.3 并行海洋程序POP(Parallel Ocean Program)
7.4.4 區(qū)域陸地模型
7.4.5 社區(qū)海洋冰川模型
7.4.6 模型的耦合
7.5 總結(jié)
7.6 致謝
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第8章 邁向分布式千萬(wàn)億次計(jì)算
8.1 引言
8.2 網(wǎng)格計(jì)算
8.3 基于網(wǎng)格的千萬(wàn)億次計(jì)算
8.4 虛擬銀河
8.4.1 銀河的多物理學(xué)模型
8.4.2 銀河仿真的性能模型
8.4.3 千萬(wàn)億次虛擬銀河仿真
8.5 討論與總結(jié)
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第9章 千萬(wàn)億次計(jì)算時(shí)代的生物分子建模
9.1 引言
9.2 NAMD的設(shè)計(jì)
9.2.1 混合分解
9.2.2 動(dòng)態(tài)負(fù)載平衡
9.3 面對(duì)千萬(wàn)億次的挑戰(zhàn)與所需的改進(jìn)
9.3.1 目前的性能
9.3.2 在未來(lái)千萬(wàn)億次機(jī)器上的性能
9.3.3 協(xié)處理器加速
9.4 生物分子應(yīng)用
9.4.1 水通道蛋白
9.4.2 鉀通道
9.4.3 病毒
9.4.4 核糖體
9.4.5 色素體
9.4.6 BAR域囊泡
9.5 總結(jié)
9.6 致謝
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第10章 用于分子動(dòng)力學(xué)模擬的千萬(wàn)億次計(jì)算機(jī)
10.1 介紹
10.2 MDGRAPE-3的硬件
10.3 MDGRAPE-3進(jìn)行的計(jì)算
10.4 MDGRAPE-3的芯片
10.4.1 力計(jì)算流水線
10.4.2 粒子j的內(nèi)存和控制單元
10.4.3 芯片說(shuō)明
10.5 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
10.6 MDGRAPE-3的軟件
10.7 MDGRAPE-3的性能
10.8 總結(jié)和展望
10.9 致謝
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第11章 在千萬(wàn)億次超級(jí)計(jì)算機(jī)上進(jìn)行生物分子仿真
11.1 引言
11.2 機(jī)遇
11.2.1 研究更大生物分子系統(tǒng)的能力
11.2.2 研究更長(zhǎng)時(shí)間范圍的能力
11.2.3 混合量子與經(jīng)典仿真
11.2.4 更精確的仿真
11.3 挑戰(zhàn)
11.3.1 在大于100K數(shù)量的處理器上擴(kuò)大生物分子模擬代碼的規(guī)模
11.3.2 適應(yīng)硬件的變化
11.3.3 容錯(cuò)性
11.3.4 包含可配置計(jì)算的多范型硬件
11.3.5 千萬(wàn)億次計(jì)算帶來(lái)的新的仿真方法
11.4 總結(jié)和展望
11.5 致謝
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第12章 處理大規(guī)模圖的多線程算法
12.1 引言
12.1.1 圖運(yùn)算中的問(wèn)題
12.1.2 分布式存儲(chǔ)圖運(yùn)算的擴(kuò)展局限性
12.2 Cray MTA-2平臺(tái)
12.2.1 并行性表示
12.2.2 對(duì)細(xì)粒度同步的支持
12.3 案例分析：最短路徑算法
12.3.1 初步分析
12.3.2 △-分步算法
12.3.3 Thorup算法
12.3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
12.4 案例分析：連通分量
12.4.1 傳統(tǒng)PRAM算法
12.4.2 Kahan的多層次算法
12.4.3 性能比較
12.5 結(jié)論
12.6 致謝
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第13章 千萬(wàn)億次計(jì)算中的災(zāi)難恢復(fù)算法研究
13.1 FT-MPI：一個(gè)實(shí)現(xiàn)容錯(cuò)功能的MPI
13.1.1 FT-MPI概述
13.1.2 FT-MPI：一個(gè)實(shí)現(xiàn)容錯(cuò)功能的MPI
13.1.3 FT-MPI的使用
13.2 應(yīng)用級(jí)的無(wú)盤檢查點(diǎn)技術(shù)
13.2.1 基于鄰居的檢查點(diǎn)方案
13.2.2 基于校驗(yàn)和的檢查點(diǎn)方案
13.2.3 基于加權(quán)校驗(yàn)和的檢查點(diǎn)方案
13.3 一種容錯(cuò)的遞歸方程求解器
13.3.1 有條件的共軛梯度算法
13.3.2 將容錯(cuò)機(jī)制添加到PCG算法中
13.4 實(shí)驗(yàn)評(píng)估
13.4.1 使用不同MPI實(shí)現(xiàn)的PCG算法的性能
13.4.2 設(shè)置檢查點(diǎn)的性能開銷
13.4.3 執(zhí)行恢復(fù)操作的性能開銷
13.4.4 恢復(fù)操作中的舍入錯(cuò)誤所帶來(lái)的數(shù)值影響
13.5 討論
13.6 結(jié)論和未來(lái)工作
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第14章 TSUBAME的研制與未來(lái)發(fā)展
14.1 引言-2通向TSUBAME之路
14.2 TSUBAME的架構(gòu)需求
14.3 TSUBAME一瞥
14.4 TSUBAME之旅——使世人皆能超級(jí)計(jì)算的性能和操作
14.5 結(jié)論和展望—TSUBAME 2.0
參考文獻(xiàn)
第15章 通過(guò)SMP模塊構(gòu)造千萬(wàn)億次的性能
15.1 引言
15.2 OpenMP編程體系結(jié)構(gòu)
15.3 通過(guò)OpenMP實(shí)現(xiàn)的循環(huán)級(jí)并行
15.4 C++與OpenMP
15.4.1 迭代循環(huán)
15.4.2 ccNUMA的關(guān)鍵問(wèn)題
15.4.3 并行化面向?qū)ο蟠a
15.4.4 線程安全性
15.5 應(yīng)用OpenMe實(shí)現(xiàn)嵌套并行化
15.5.1 目前OpenMP規(guī)范中的嵌套并行化
15.5.2 FIRE的基于目錄圖像修復(fù)
15.5.3 多塊CFD數(shù)據(jù)集中3D關(guān)鍵點(diǎn)的計(jì)算
15.5.4 TFS流體求解器
15.6 結(jié)論與展望
參考文獻(xiàn)
第16章 千萬(wàn)億次系統(tǒng)的性能及其復(fù)雜性分析
16.1 引言
16.2 千萬(wàn)億次系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)的發(fā)展趨勢(shì)及其并發(fā)度
16.3 性能特征和基準(zhǔn)測(cè)試的現(xiàn)狀
16.3.1 基準(zhǔn)測(cè)試創(chuàng)新
16.3.2 應(yīng)用程序的性能特征
16.3.3 性能復(fù)雜性和性能效能的測(cè)量
16.4 APEX-MAIP
16.4.1 APEX-Map的設(shè)計(jì)原則
16.4.2 并行編程范式與APEX-MAP的對(duì)比
16.5 性能復(fù)雜性特征描述
16.5.1 性能復(fù)雜度定義
16.5.2 性能模型選擇
16.5.3 若干并行系統(tǒng)的性能復(fù)雜性分析
16.6 小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第17章 高度可擴(kuò)展的性能分析工具
17.1 引言
17.2 性能分析概念回顧
17.3 Paradyn
17.4 SCAlASCA
17.5 Vampir Next Generation
17.6 Periscope
17.6.1 體系結(jié)構(gòu)
17.6.2 ASL性能屬性描述
17.6.3 Periscope結(jié)點(diǎn)代理
17.6.4 性能屬性搜索
17.6.5 Peirscope高層代理
17.6.6 代理通信基礎(chǔ)構(gòu)造
17.6.7 評(píng)價(jià)
17.7 工具對(duì)比和未來(lái)研究
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第18章 面向千萬(wàn)億次計(jì)算規(guī)模的多級(jí)有限元求解器
18.1 引言
18.1.1 概述
18.1.2 千萬(wàn)億次架構(gòu)示例
18.2 設(shè)計(jì)范例
18.2.1 分層混合格網(wǎng)
18.2.2 ParExPDE
18.3 評(píng)估與比較
18.4 結(jié)論
參考文獻(xiàn)
第19章 高效有限元代碼開發(fā)的混合方法
19.1 簡(jiǎn)介
19.2 高級(jí)應(yīng)用代碼
19.3 代碼生成
19.3.1 元編程
19.3.2 變分問(wèn)題的實(shí)時(shí)編譯
19.3.3 FFC
19.3.4 SyFi
19.4 有限元集成的統(tǒng)一框架
19.4.1 有限元集成
19.4.2 UFC接口
19.4.3 實(shí)現(xiàn)UFC接口
19.5 總結(jié)
19.6 致謝
參考文獻(xiàn)
第20章 使用Charm++編寫千萬(wàn)億次應(yīng)用程序
20.1 動(dòng)機(jī)
20.2 Charm++和AMPI：編程模型
20.2.1 動(dòng)態(tài)負(fù)載均衡
20.2.2 投影
20.2.3 其他特性概述
20.3 Charm++應(yīng)用程序
20.3.1 NAMD
20.3.2 LeanCP
20.3.3 ChaNGa
20.3.4 其他應(yīng)用
20.4 大型系統(tǒng)仿真
20.5 新型并行語(yǔ)言
20.6 總結(jié)
20.7 致謝
參考文獻(xiàn)
第21章 基于注解的高產(chǎn)出率和性能移植性
21.1 引言
21.2 實(shí)現(xiàn)
21.2.1 總體設(shè)計(jì)
21.2.2 注解語(yǔ)法
21.2.3 系統(tǒng)擴(kuò)展
21.2.4 代碼生成模塊
21.3 性能研究
21.3.1 STREAM基準(zhǔn)測(cè)試
21.3.2 AXPY操作
21.4 相關(guān)工作
21.4.1 自調(diào)節(jié)的庫(kù)和代碼
21.4.2 編譯器方法
21.4.3 性能相關(guān)的用戶注解
21.5 總結(jié)與未來(lái)的方向
21.6 致謝
參考文獻(xiàn)
第22章 高效能編程語(yǔ)言的局部性感知特性
22.1 引言
22.2 Chapel中關(guān)于數(shù)據(jù)并行化的基本概念
22.2.1 域
22.2.2 數(shù)組
22.3 數(shù)據(jù)分布
22.3.1 基本方法
22.3.2 “分布”接口
22.3.3 局部存儲(chǔ)對(duì)象上的分配策略
22.4 實(shí)例與討論
22.4.1 一個(gè)負(fù)載平衡塊分布
22.4.2 一個(gè)稀疏數(shù)據(jù)分布
22.5 實(shí)現(xiàn)
22.5.1 編譯器實(shí)現(xiàn)進(jìn)展
22.5.2 分布實(shí)現(xiàn)策略
22.6 相關(guān)工作
22.7 結(jié)論和未來(lái)展望
22.8 致謝
參考文獻(xiàn)
第23章 體系結(jié)構(gòu)與程序設(shè)計(jì)方法對(duì)獲得持續(xù)千萬(wàn)億次計(jì)算性能的影響
23.1 引言
23.2 數(shù)值計(jì)算和計(jì)算機(jī)發(fā)展的歷史簡(jiǎn)介
23.2.1 20世紀(jì)60年代
23.2.2 20世紀(jì)70年代
23.2.3 20世紀(jì)80年代
23.2.4 20世紀(jì)90年代
23.2.5 2000年及以后
23.3 體系結(jié)構(gòu)
23.3.1 處理器發(fā)展
23.3.2 Cell Broad Engine處理器
23.3.3 ClearSpeed卡
23.3.4 類向量體系結(jié)構(gòu)
23.3.5 能耗和成本因素
23.3.6 通信網(wǎng)絡(luò)
23.3.7 通信協(xié)議和并行范式
23.4 超大型計(jì)算機(jī)的算法
23.4.1 大規(guī)模計(jì)算機(jī)
23.4.2 Linpack局限性
23.4.3 選擇算法實(shí)現(xiàn)方法
23.5 其他技術(shù)的影響
參考文獻(xiàn)
第24章 Cactus框架：從黑洞到伽瑪射線脈沖
24.1 相對(duì)天體物理學(xué)目前的挑戰(zhàn)和伽瑪射線脈沖問(wèn)題
24.2 Cactus框架
24.3 時(shí)空代碼和流體動(dòng)力學(xué)代碼
24.3.1 Ccatie：時(shí)空進(jìn)化
24.3.2 Whisky：廣義相對(duì)論流體動(dòng)力學(xué)
24.4 并行化的實(shí)現(xiàn)和格網(wǎng)細(xì)化
24.4.1 PUGH
24.4.2 使用Carpet實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)格網(wǎng)細(xì)化
24.4.3 I/O
24.5 當(dāng)前機(jī)器的擴(kuò)展性
24.5.1 浮點(diǎn)性能
24.5.2 I/O性能
24.6 在千萬(wàn)億次計(jì)算上的發(fā)展
24.6.1 物理學(xué)：輻射傳輸
24.6.2 擴(kuò)展性
24.6.3工具
24.7 致謝
參考文獻(xiàn)