[發明專利]一種柵元少群參數計算模塊程序的優化方法、系統、終端

有效

• 申請號: 202110160576.4
• 申請日: 2021-02-05
• 公開（公告）號: CN112783511B
• 公開（公告）日: 2023-04-11
• 發明（設計）人: 楊昊;毛波;何琴;何金徽
• 申請（專利權）人: 成都信息工程大學
• 主分類號: G06F8/41
• 分類號: G06F8/41
• 代理公司: 北京輕創知識產權代理有限公司 11212
• 代理人: 劉紅陽

本發明屬于熱中子反應堆數據處理技術領域，公開了一種柵元少群參數計算模塊程序的優化方法、系統、終端，編譯級優化，調整程序的編譯選項，并使用英特爾編譯器提供的優化選項?自動向量化對程序進行優化。串行程序優化，使程序選用盡量小的數據類型，并使程序中的結構體對齊，盡量大數據類型在前，小數據類型在后，以更好地滿足處理器的對齊要求。使用MPI技術對程序的熱點模塊?柵元計算模塊進行并行優化。本發明在柵元少群參數計算模塊程序優化的應用中，極大的提升了程序的計算效率。針對千萬網格規模算例，可以實現多節點的40核，80核和120核的并行計算，且并行效率都不低于50％。

技術領域

本發明屬于熱中子反應堆數據處理技術領域，尤其涉及一種柵元少群參數計算模塊程序的優化方法、系統、終端，具體涉及一種基于MPI的柵元少群參數計算模塊程序的優化方法。

背景技術

目前，柵元計算程序的優化，一般先從硬件入手，提升CPU的運算性能，并檢查硬件設置，優化程序的內存訪問。然后從運行環境上調整，通過監控整個系統的性能及各項指標看問題所在，然后看能不能通過一些運行參數的調整，降低系統消耗。最后是編譯器級調優，使用編譯器的優化選項或者引入自動向量化的方式對程序進行優化。綜合來講，現有的技術方案分為四個步驟層次，首先是硬件級的優化，使用性能更高的計算機硬件來運行程序；然后是運行級優化，從運行環境上調整，通過一些運行參數的調整，提升程序的運行性能；其次是編譯器級優化，通過使用編譯器提供的優化選項或引入自動向量化編譯指令，深度優化，性能剖析指導的優化(PGO)等方式獲得程序的性能提高；最后是引入OpenMP進行線程級并行優化，充分利用多核的處理性能，提升程序的運行性能。

通過上述分析，現有技術存在的問題及缺陷為：

(1)對于熱中子反應堆物理計算中的柵元少群參數計算模塊程序的優化，可以先從硬件下手，簡單粗暴直接換掉性能低的硬件，比如網卡從千兆換到萬兆的，硬盤從機械的換成SSD等等。優化硬件設備一直是最快速有效的手段，但也是經濟成本花費最高的手段。在萬不得已的情況下，一般不會采用此技術手段。

(2)使用編譯器的優化選項，有時候也能獲得巨大的性能提高。該方法如果柵元少群參數計算模塊程序的網格算例規模不大，且對程序性能的提升要求不高時，還是會產生一些相應的效果。但是在計算千萬網格規模的算例時，如何優化柵元少群參數計算模塊程序，使其能夠在高性能集群上運行性能效果顯著提升，是一個較為困難的問題。這也是該方法的缺陷所在，即程序優化的性能提升效果容易存在瓶頸。

(3)引入OpenMP進行線程級別的并行化，充分利用多核，多線程的并行處理能力。但是本發明在使用這種技術的時候，尤其要防止數據競爭，死鎖，餓死，內存偽共享等問題。所謂數據競爭就是在多個線程訪問相同數據時，由于同步等原因，需要讓步等待其他線程訪問結束，導致性能降低。所謂偽共享，是多個線程讀寫數據映射在一個cache線上時，如果一個線程更改了數據，那么其他線程對該數據的緩存就失效，如果線程頻繁的更改數據，硬件就需要不停的更新cache線，這使得性能從獨享cache降低到共享cache或者內存的水平。同時，當問題規模超過單節點處理能力時，會達到性能提升的瓶頸，無法充分利用多節點多核的處理性能。

(4)現有技術方案在當程序計算千萬網格規模算例規時，程序運行的性能提升效果不顯著，無法達到規定的性能提升要求。不僅實現成本偏高，而且對技術人員要求很高，需要對整個系統非常熟且十分熟悉編譯的使用，優化過程的理解。對集群多處理機的運行環境來說，性能提升效果有限，往往無法滿足實際生產的要求。

解決以上問題及缺陷的難度為：

如何使優化后的程序能夠在計算千萬網格規模算例，獲得顯著的性能提升，是需要著重考慮的一個問題。此時問題規模已超過單節點的處理能力，要使程序能在多節點多核的環境下運行，現有的技術方法無法實現，只能使用MPI技術實現節點間的通信。隨之而來就會出現一個新的問題，即數據通信的開銷會影響到程序的運行性能。如何選取最優的數據劃分方式，盡可能的降低通信的時間開銷，是一個比較難的問題。