64位Linux下CMAQ大气模型并行计算优化研究

"这篇论文探讨了64位Linux操作系统下，使用CMAQ（Community Multiscale Air Quality）大气模型进行并行计算的效率优化。研究指出，在不同数量的CPU核心下运行CMAQ模型，多核心并行计算显著减少了模拟时间。在16个CPU核心的并行处理下，模拟中国区域37天空气质量（36 km分辨率，167行×97列，14层垂直结构）的平均耗时少于16分钟/天，相较于单核计算的超过2小时/天，性能提升显著。然而，当核心数超过16个后，模型性能的提升速度逐渐放缓。此外，研究确认操作系统类型和参与运算的核心数对CMAQ模型的模拟结果无直接影响。该研究得到了中美双边合作项目、广东省高校重点实验室开放基金和国家863计划等项目的资助。" 在并行计算领域，多核心技术被广泛应用于解决大规模计算问题，如环境模拟中的大气质量预测。CMAQ模型是一种广泛应用的大气环境质量模型，通过复杂的数学和物理算法来预测空气污染物的分布和传输。在64位Linux系统中，这种模型可以利用多核心处理器的优势，将计算任务分割并同时执行，从而提高计算效率。 在实际应用中，选择合适的CPU核心数对于优化计算资源和降低成本至关重要。本研究发现16个核心是CMAQ模型性价比最高的配置，这意味着在不牺牲模型精度的情况下，可以显著减少计算时间。然而，当核心数继续增加时，尽管总体性能仍在提升，但提升的速度逐渐变缓，这可能是因为存在一定的并行计算效率瓶颈或资源分配的优化限制。 对于环境科学和大气模拟的研究者来说，理解并行计算的优化策略对于提高模拟效率和应对日益复杂的环境问题至关重要。此研究结果为未来优化大气模型的计算性能提供了参考，同时也强调了在设计和实施并行计算方案时需要考虑成本效益平衡。 关键词所涵盖的领域，即并行计算、空气质量模型、CMAQ和Linux，都是现代环境科学研究和技术发展的重要组成部分。并行计算在解决计算密集型问题时发挥着关键作用，空气质量模型如CMAQ则是评估环境质量、制定政策和预测气候变化的重要工具。而Linux作为开源操作系统，因其稳定性和可定制性，常被用于高性能计算环境。这项研究揭示了这些技术结合时的优化策略，对于环境科学和信息技术的交叉应用具有深远的启示意义。