大规模CFD结构网格并行负载均衡算法优化

大规模CFD多区结构网格任务负载平衡算法是一篇深入研究的论文，针对当前并行计算中面临的问题，即负载均衡算法的适应性不足、扩展性差以及通信开销评估不精确。作者唐波和王勇献来自国防科学技术大学计算机学院，位于湖南省长沙市。论文的焦点在于提出了一种创新的负载平衡策略，通过精细的网格块分割、块与进程间的智能映射以及动态调整计算任务分配，旨在优化整个系统在同构和异构平台上的性能。 该算法的关键思想是将复杂的结构网格分解为多个独立的网格块，这些块可以根据处理器或计算节点的数量进行灵活配置。算法能够适应各种情况，包括网格块数量多于进程数或少于进程数，确保每个进程承担的计算负载相对均衡，从而提高整体计算效率。同时，通过精心设计，算法致力于减小进程间的数据通信开销，降低系统的通信成本。 论文使用了遗传算法作为核心优化技术，这是一种模仿自然选择过程的搜索算法，能够有效解决复杂问题的优化问题。遗传算法的应用使得该负载平衡策略能够动态地适应不断变化的计算环境，提升并行计算系统的性能和稳定性。 文章的主要贡献在于提供了一种高效且可扩展的负载平衡解决方案，这对于大规模计算流体动力学（CFD）模拟中的并行处理至关重要。此外，论文还讨论了算法的适用性，证实其不仅适用于同构系统（硬件配置相似的系统），也适用于异构系统（硬件特性各异的系统），显示出很强的通用性和实用性。 关键词包括计算流体动力学（CFD）、结构网格、并行计算、负载平衡以及遗传算法，这些都是论文的核心内容和研究焦点。通过这些关键词，读者可以快速了解论文的主题和主要研究方法。中图分类号和文献标志码则提供了该研究在学术界的定位和引用规范。 总结来说，这篇论文是并行计算领域的一个重要研究成果，它不仅改进了传统负载平衡算法，而且展示了在大规模CFD应用中实际的性能提升和效率优化潜力。对于从事并行计算、CFD仿真或分布式系统优化的科研人员来说，这篇论文提供了有价值的设计思路和技术参考。