面向千万亿次计算的算法与应用

第1章 千万亿次计算科学应用的性能特征

1.1 介绍

1.2 测试的各种体系结构

1.3 科学应用概述

1.4 GTC：Particle-in-Cell磁融解

1.5 ELBM3D：晶格玻耳兹曼流体动力学

1.6 Cactus：通用的相对天体物理学

1.7 PARATEC：材料科学的第一原理

1.8 HyperCLaw：双曲AMR气体动力学

1.9 总结与结论

1.10 致谢

参考文献

第2章 千万亿次的计算对NASA未来使命的影响

2.1 介绍

2.2 Columbia超级计算机

2.3 航空宇宙分析及计算

2.3.1 方法论

2.3.2 结果

2.3.3 NASA使用千万亿次计算的好处

2.4 推进子系统分析

2.4.1 方法

2.4.2 结果

2.4.3 千万亿次计算给NASA带来的益处

2.5 飓风预测

2.5.1 方法

2.5.2 结果

2.5.3 千万亿计算对NASA的益处

2.6 瓶颈

2.7 总结

参考文献

第3章 多物理模拟与千万亿次计算

3.1 引言

3.2 下一代超级计算机

3.3 适用于大规模并行机的编程模型

3.3.1 新型并行语言

3.3.2 MPI-2

3.3.3 协作式并行

3.3.4 协作式并行的应用实例

3.4 多尺度算法

3.4.1 并行的多重网格方法

3.4.2 ALE-AMR离散化

3.4.3 离散-连续统混合算法

3.5 目前及将来的应用

3.5.1 万亿次仿真的技术现状

3.5.2 通过协作并行进行多物理模拟

3.6 未来展望

3.7 致谢

参考文献

第4章 针对Uintah多物理程序代码的可扩展并行AMR算法研究

4.1 前言

4.2 自适应格网优化

4.3 Uintah程序框架

4.3.1 仿真组件

4.3.2 负载均衡器

4.3.3 调度器

4.4 格网重构器

4.5 提高性能

4.6 将来的工作

4.7 致谢

参考文献

第5章 使用Enzo对宇宙进化进行仿真

5.1 宇宙结构的形成

5.2 Enzo的编码

5.2.1 物理层建模和数值算法

5.2.2 自适应格网细化

5.2.3 实现

5.2.4 并行化

5.2.5 快速的邻居格网搜索

5.2.6 Enzo的I/O

5.3 在万亿次平台上的性能和可扩展性

5.3.1 单格网应用

5.3.2 AMR应用

5.3.3 并行展

5.4 将Enzo运行在万亿次计算机平台上

5.4.1 新的AMR数据结构

5.4.2 混合型并行

5.4.3 天体运动和宇宙射线之间的隐性关联

5.4.4 内部数据关系分析工具

5.5 致谢

参考文献

第6章 重大影响天气现象数值预测：千万亿次计算的重要动力

6.1 引言

6.2 计算方法和工具

6.2.1 区域性天气预测模型

6.2.2 千万亿系统中的内存和性能问题

6.2.3 分布式内存并行和消息传递

6.2.4 负载均衡

6.2.5 时间消耗和可扩展性

6.2.6 NWP系统中其他重要的组件

6.2.7 其他问题

6.3 NWP实际应用例子

6.3.1 大规模的天气预报

6.3.2 高分辨率的龙卷风仿真

6.3.3 通过观测现象对龙卷风进行预测

6.4 数值天气预报的挑战和需求

6.5 总结

6.6 致谢

参考文献

第7章 千万亿次气象科学应用的软件设计

7.1 介绍

7.2 气象科学

7.3 千万亿次计算机的体系结构

7.4 区域气象系统模型CCSM(Community Climate System Model)

7.4.1 当前CCSM概述

7.4.2 区域大气模型CAM(CommunityAtmosphere Model)

7.4.3 并行海洋程序POP(Parallel Ocean Program)

7.4.4 区域陆地模型

7.4.5 社区海洋冰川模型

7.4.6 模型的耦合

7.5 总结

7.6 致谢

参考文献

第8章 迈向分布式千万亿次计算

8.1 引言

8.2 网格计算

8.3 基于网格的千万亿次计算

8.4 虚拟银河

8.4.1 银河的多物理学模型

8.4.2 银河仿真的性能模型

8.4.3 千万亿次虚拟银河仿真

8.5 讨论与总结

参考文献

第9章 千万亿次计算时代的生物分子建模

9.1 引言

9.2 NAMD的设计

9.2.1 混合分解

9.2.2 动态负载平衡

9.3 面对千万亿次的挑战与所需的改进

9.3.1 目前的性能

9.3.2 在未来千万亿次机器上的性能

9.3.3 协处理器加速

9.4 生物分子应用

9.4.1 水通道蛋白

9.4.2 钾通道

9.4.3 病毒

9.4.4 核糖体

9.4.5 色素体

9.4.6 BAR域囊泡

9.5 总结

9.6 致谢

参考文献

第10章 用于分子动力学模拟的千万亿次计算机

10.1 介绍

10.2 MDGRAPE-3的硬件

10.3 MDGRAPE-3进行的计算

10.4 MDGRAPE-3的芯片

10.4.1 力计算流水线

10.4.2 粒子j的内存和控制单元

10.4.3 芯片说明

10.5 系统结构

10.6 MDGRAPE-3的软件

10.7 MDGRAPE-3的性能

10.8 总结和展望

10.9 致谢

参考文献

第11章 在千万亿次超级计算机上进行生物分子仿真

11.1 引言

11.2 机遇

11.2.1 研究更大生物分子系统的能力

11.2.2 研究更长时间范围的能力

11.2.3 混合量子与经典仿真

11.2.4 更精确的仿真

11.3 挑战

11.3.1 在大于100K数量的处理器上扩大生物分子模拟代码的规模

11.3.2 适应硬件的变化

11.3.3 容错性

11.3.4 包含可配置计算的多范型硬件

11.3.5 千万亿次计算带来的新的仿真方法

11.4 总结和展望

11.5 致谢

参考文献

第12章 处理大规模图的多线程算法

12.1 引言

12.1.1 图运算中的问题

12.1.2 分布式存储图运算的扩展局限性

12.2 Cray MTA-2平台

12.2.1 并行性表示

12.2.2 对细粒度同步的支持

12.3 案例分析：最短路径算法

12.3.1 初步分析

12.3.2 △-分步算法

12.3.3 Thorup算法

12.3.4 实验结果

12.4 案例分析：连通分量

12.4.1 传统PRAM算法

12.4.2 Kahan的多层次算法

12.4.3 性能比较

12.5 结论

12.6 致谢

参考文献

第13章 千万亿次计算中的灾难恢复算法研究

13.1 FT-MPI：一个实现容错功能的MPI

13.1.1 FT-MPI概述

13.1.2 FT-MPI：一个实现容错功能的MPI

13.1.3 FT-MPI的使用

13.2 应用级的无盘检查点技术

13.2.1 基于邻居的检查点方案

13.2.2 基于校验和的检查点方案

13.2.3 基于加权校验和的检查点方案

13.3 一种容错的递归方程求解器

13.3.1 有条件的共轭梯度算法

13.3.2 将容错机制添加到PCG算法中

13.4 实验评估

13.4.1 使用不同MPI实现的PCG算法的性能

13.4.2 设置检查点的性能开销

13.4.3 执行恢复操作的性能开销

13.4.4 恢复操作中的舍入错误所带来的数值影响

13.5 讨论

13.6 结论和未来工作

参考文献

第14章 TSUBAME的研制与未来发展

14.1 引言-2通向TSUBAME之路

14.2 TSUBAME的架构需求

14.3 TSUBAME一瞥

14.4 TSUBAME之旅——使世人皆能超级计算的性能和操作

14.5 结论和展望-TSUBAME 2.0

参考文献

第15章 通过SMP模块构造千万亿次的性能

15.1 引言

15.2 OpenMP编程体系结构

15.3 通过OpenMP实现的循环级并行

15.4 C++与OpenMP

15.4.1 迭代循环

15.4.2 ccNUMA的关键问题

15.4.3 并行化面向对象代码

15.4.4 线程安全性

15.5 应用OpenMe实现嵌套并行化

15.5.1 目前OpenMP规范中的嵌套并行化

15.5.2 FIRE的基于目录图像修复

15.5.3 多块CFD数据集中3D关键点的计算

15.5.4 TFS流体求解器

15.6 结论与展望

参考文献

第16章 千万亿次系统的性能及其复杂性分析

16.1 引言

16.2 千万亿次系统体系结构的发展趋势及其并发度

16.3 性能特征和基准测试的现状

16.3.1 基准测试创新

16.3.2 应用程序的性能特征

16.3.3 性能复杂性和性能效能的测量

16.4 APEX-MAIP

16.4.1 APEX-Map的设计原则

16.4.2 并行编程范式与APEX-MAP的对比

16.5 性能复杂性特征描述

16.5.1 性能复杂度定义

16.5.2 性能模型选择

16.5.3 若干并行系统的性能复杂性分析

16.6 小结

参考文献

第17章 高度可扩展的性能分析工具

17.1 引言

17.2 性能分析概念回顾

17.3 Paradyn

17.4 SCAlASCA

17.5 Vampir Next Generation

17.6 Periscope

17.6.1 体系结构

17.6.2 ASL性能属性描述

17.6.3 Periscope结点代理

17.6.4 性能属性搜索

17.6.5 Peirscope高层代理

17.6.6 代理通信基础构造

17.6.7 评价

17.7 工具对比和未来研究

参考文献

第18章 面向千万亿次计算规模的多级有限元求解器

18.1 引言

18.1.1 概述

18.1.2 千万亿次架构示例

18.2 设计范例

18.2.1 分层混合格网

18.2.2 ParExPDE

18.3 评估与比较

18.4 结论

参考文献

第19章 高效有限元代码开发的混合方法

19.1 简介

19.2 高级应用代码

19.3 代码生成

19.3.1 元编程

19.3.2 变分问题的实时编译

19.3.3 FFC

19.3.4 SyFi

19.4 有限元集成的统一框架

19.4.1 有限元集成

19.4.2 UFC接口

19.4.3 实现UFC接口

19.5 总结

19.6 致谢

参考文献

第20章 使用Charm++编写千万亿次应用程序

20.1 动机

20.2 Charm++和AMPI：编程模型

20.2.1 动态负载均衡

20.2.2 投影

20.2.3 其他特性概述

20.3 Charm++应用程序

20.3.1 NAMD

20.3.2 LeanCP

20.3.3 ChaNGa

20.3.4 其他应用

20.4 大型系统仿真

20.5 新型并行语言

20.6 总结

20.7 致谢

参考文献

第21章 基于注解的高产出率和性能移植性

21.1 引言

21.2 实现

21.2.1 总体设计

21.2.2 注解语法

21.2.3 系统扩展

21.2.4 代码生成模块

21.3 性能研究

21.3.1 STREAM基准测试

21.3.2 AXPY操作

21.4 相关工作

21.4.1 自调节的库和代码

21.4.2 编译器方法

21.4.3 性能相关的用户注解

21.5 总结与未来的方向

21.6 致谢

参考文献

第22章 高效能编程语言的局部性感知特性

22.1 引言

22.2 Chapel中关于数据并行化的基本概念

22.2.1 域

22.2.2 数组

22.3 数据分布

22.3.1 基本方法

22.3.2 “分布”接口

22.3.3 局部存储对象上的分配策略

22.4 实例与讨论

22.4.1 一个负载平衡块分布

22.4.2 一个稀疏数据分布

22.5 实现

22.5.1 编译器实现进展

22.5.2 分布实现策略

22.6 相关工作

22.7 结论和未来展望

22.8 致谢

参考文献

第23章 体系结构与程序设计方法对获得持续千万亿次计算性能的影响

23.1 引言

23.2 数值计算和计算机发展的历史简介

23.2.1 20世纪60年代

23.2.2 20世纪70年代

23.2.3 20世纪80年代

23.2.4 20世纪90年代

23.2.5 2000年及以后

23.3 体系结构

23.3.1 处理器发展

23.3.2 Cell Broad Engine处理器

23.3.3 ClearSpeed卡

23.3.4 类向量体系结构

23.3.5 能耗和成本因素

23.3.6 通信网络

23.3.7 通信协议和并行范式

23.4 超大型计算机的算法

23.4.1 大规模计算机

23.4.2 Linpack局限性

23.4.3 选择算法实现方法

23.5 其他技术的影响

参考文献

第24章 Cactus框架：从黑洞到伽玛射线脉冲

24.1 相对天体物理学目前的挑战和伽玛射线脉冲问题

24.2 Cactus框架

24.3 时空代码和流体动力学代码

24.3.1 Ccatie：时空进化

24.3.2 Whisky：广义相对论流体动力学

24.4 并行化的实现和格网细化

24.4.1 PUGH

24.4.2 使用Carpet实现自适应格网细化

24.4.3 I/O

24.5 当前机器的扩展性

24.5.1 浮点性能

24.5.2 I/O性能

24.6 在千万亿次计算上的发展

24.6.1 物理学：辐射传输

24.6.2 扩展性

24.6.3工具

24.7 致谢

参考文献

　　《面向千万亿次计算的算法与应用》是那些在千万亿次计算领域前沿性研究成果的结晶。作者试图通过汇集在高性能计算和计算科学领域最成熟和已积累丰富经验的应用的最新成果，来解决在开发千万亿次系统应用代码中的一些挑战性应用，这些应用能够在新的千万亿次系统产生和部署之前，就提前针对其体系结构的特点来进行开发。开发千万亿次应用将会需要丰富的关于千万亿次系统硬件和系统软件方面的知识，我们需要大量的时间来做扩展、测试、评估以及优化千万亿次代码、库、算法、系统软件的工作，所有这些工作都将基于即将构建的新系统来进行。

　　对于高性能计算来说，这是一个激动人心的时代，这个时代将会在一个新的规模和尺度上产生大量史无前例的新发现，这些发现将会对科学和社会带来切实的好处。《面向千万亿次计算的算法与应用》可以让你对千万亿次应用和算法前沿性挑战性研究工作的第一次浪潮有一个概观，为目前和未来的千万亿次研究提供非常必要的基础。