异构平台上N体问题BH算法的并行优化与加速研究

"基于异构平台的BH算法高效并行实现" 这篇论文主要研究了如何在多核CPU和众核加速器或协处理器的异构平台上高效地并行实现N体问题的BH算法。N体问题通常出现在天文学、物理学以及工程计算中，涉及大量物体之间的相互作用。BH算法是一种解决此类问题的有效方法，它通过迭代计算来模拟这些物体的运动轨迹。 论文的核心是采用MPI（Message Passing Interface）和OpenMP混合编程模型，这允许在不同层次上实现并行计算，如节点间并行（MPI）和节点内并行（OpenMP）。通过这种方法，研究人员能够充分利用异构平台的计算能力，提高程序的执行效率。此外，他们还引入了正交递归二分法（ORB）来实现进程间的负载均衡，确保在并行处理中各个计算任务分配均匀，避免了性能瓶颈。 在并行优化和Intel MIC（Many Integrated Core，一种高性能协处理器）加速后，程序的性能得到了显著提升，性能提升比例超过3.4倍。特别地，利用MIC进行加速后，性能相比于未加速状态提升了1.7倍。这表明了所提出的并行实现策略对硬件资源的高效利用。 论文还强调了程序的扩展性，当处理的粒子规模达到上亿级别时，程序能够在32个节点的系统上运行，总共有4480个核心，包括640个CPU核心和3840个MIC核心。这样的扩展性意味着该算法可以处理大规模的计算任务，且具有良好的可伸缩性。 关键词中的“并行计算”和“异构平台”表明，这项工作不仅关注于提高计算速度，还关注于适应现代计算环境中多样化的硬件结构。通过并行化和优化，科研人员能够克服传统单核计算的限制，有效地处理大数据量的N体问题，这对于天文学、流体力学等领域的研究有着重要的实际意义。 这篇论文提供了在异构平台上实现高效并行的BH算法的方法，结合MPI和OpenMP的混合编程模型，以及正交递归二分法的负载均衡策略，实现了显著的性能提升和良好的扩展性。这一研究对于并行计算领域的理论研究和技术应用都具有重要的参考价值。