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作物生长模型分布式并行调度方案的比较   总被引:1,自引:1,他引:0  
为了提高作物生长模型的计算速度,论文提出了多种分布式并行调度方案。综合分析了田块尺度下作物生长子模型以及子模型内部组分的数据依赖关系和计算流程。以流水线技术和分治策略为基础,分别在模型组分层、子模型层和驱动数据层设计了不同的分布式并行调度方案。在WCCS2003(Windows Compute Cluster Server 2003)组成的PC集群环境下,分别采用了OpenMP、MPI_OpenMP混合以及MPI编程模型实现了多种调度方案的并行模拟。并行加速比的实验分析表明,优化后的子模型层并行调度方案,在6个双核CPUs组成的PC集群上的平均加速比可达到8.2,更接近模型并行计算加速比的预测值。在分布式集群环境下,采用基于MPI的子模型层中等粒度的并行调度方案具有更快的计算速度,更适合于作物生长模拟系统。  相似文献   
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作物生育期模拟并行调度算法的研究与设计   总被引:2,自引:0,他引:2  
探明作物生育期模拟在PC集群环境下的并行调度算法,有助于提高模型的计算效率。该研究综合应用划分策略和流水线技术,具体分析了已有作物的生长发育和物候期模拟算法的输入输出参数特性,确定了作物生育期模拟通用算法框架,包括热效应、光周期效应、春化效应、有效积温、生理发育时间和物候期共6个计算单元;进一步明确了具有独立、自依赖和相互依赖关系的作物模型的计算任务划分和数据分解方法。为达到数据通讯和同步开销最小的目标,设计了多节点混合调度的优化模型。该研究提出了基于OpenMP的多处理机并行调度算法和基于MPI/OpenMP混合的多节点并行调度算法,并在Windows Compute Cluster Server2003组成的PC集群环境下,在加速比、计算缓冲区大小和计算节点个数等方面进行了性能度量与比较。结果表明:两种并行调度算法均可有效提高小麦生育期模拟的计算效率,第1种算法简单易行,平均加速比为1.55,对集群计算资源的利用率有限;第2种算法的平均加速比是3.37,当计算量较大时,具有更好的计算性能。  相似文献   
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