多核CPU下MPI+OpenMP并行算法优化：三维压缩流场模拟性能对比

本研究论文深入探讨了在多核CPU集群并行架构环境下，如何利用MPI（Message Passing Interface）和OpenMP这两种并行编程模型相结合的混合并行算法来处理三维可压缩流场的数值模拟问题。作者许啸、王学德、谭俊杰和唐振华合作，他们的研究工作得到了南京理工大学科研发展基金的支持，特别是XKF09030项目的资助。 论文的焦点在于通过对比MPI算法，评估MPI+OpenMP混合并行方法在计算高速可压缩流场时的效率。流场的控制方程基于Euler方程，这是流体力学中的基础模型，用于描述气体流动的基本行为。在空间离散方面，他们采用了Jameson中心差分格式，这是一种常用的高精度数值求解器，确保了结果的准确性。在时间离散上，作者选择了Runge-Kutta（R-K）法，这是一种常用的数值积分方法，能有效处理非线性问题。 并行计算采用的是Master/Slave模式，其中Master负责管理和协调各个Worker（Slave）进程或线程的工作。OpenMP主要负责任务的并行分解和调度，而MPI则负责进程间的通信，两者协同作用能够充分利用多核处理器的优势，提高整体计算效率。 论文的核心实验部分涉及对M6机翼和某弹丸的流场模拟，分别采用单节点和多节点配置，通过对比不同并行策略下的计算时间，研究人员得以验证在特定条件下，MPI+OpenMP混合并行算法显示出显著的高效性能。这不仅对于提升高性能计算在流体力学领域的应用具有实际意义，也为其他复杂科学计算问题提供了宝贵的并行化策略参考。 关键词“有限体积法”强调了数值模拟中的离散方法，它将连续物理区域分割成小的控制体，便于求解。而“并行计算”、“进程”和“线程”则是并行算法的核心概念，体现了研究在多核心环境下的并发执行能力。这篇首发论文为我们提供了一种优化并行处理三维可压缩流场的有效途径，对于并行计算技术的发展和实际工程应用有着重要的价值。