MPI+CUDA异构并行可压缩流求解器：提升计算效率

"基于MPI+CUDA的异构并行可压缩流求解器" 本文主要探讨了在CPU/GPU异构体系结构计算集群上构建的一种基于MPI（Message Passing Interface）和CUDA（Compute Unified Device Architecture）技术的异构并行可压缩流求解器。MPI是一种用于分布式内存多处理器系统间进程通信的编程标准，而CUDA则是 NVIDIA 提供的用于 GPU 加速计算的平台，允许开发者直接利用 GPU 的并行处理能力。 在异构计算环境中，CPU和GPU各自承担不同的计算任务。由于CPU擅长处理低计算密度和复杂指令的任务，而GPU则在高计算密度和单一指令的并行处理上表现出色，因此，将计算任务合理分配给两者可以显著提升整体计算效率。文中作者通过多个算例对比分析了异构并行计算与传统的CPU同构并行计算的性能差异，表明采用MPI+CUDA的异构并行求解器在计算效率上有显著优势，能够比纯CPU并行计算快10倍以上。 论文还指出，这种基于MPI+CUDA的求解器在高超声速流动的数值模拟中表现出了良好的鲁棒性和高效性。高超声速流动的计算通常涉及复杂的流体力学方程，对计算能力和精度要求极高。利用GPU的并行计算能力，可以快速解决这些计算难题，加速仿真过程，为航空航天领域的研究提供了强大的工具。 关键词涵盖了消息传递接口（MPI）在并行计算中的作用，统一计算设备架构（CUDA）作为GPU编程的基础，以及异构计算的概念，这些都是当前高性能计算领域的重要技术。此外，可压缩流是流体动力学的一个关键概念，特别是在高超声速流动模拟中。 这篇论文展示了如何利用现代计算硬件的特性来优化并行计算，以解决复杂的科学问题，尤其是对于高超声速流动的研究，具有重要的理论和实践价值。通过结合CPU和GPU的优势，开发出的异构并行求解器不仅提高了计算速度，而且增强了计算系统的灵活性和适应性。这对于未来高性能计算的发展和应用具有深远的影响。