近些年来,高性能计算领域正在快速发展。现有的超级计算机具有更多的处理器核心和更大的集群内部通信带宽,带来了更强大的计算能力和更快的通信速度。科学与工程计算中的数值模拟是高性能计算领域中至关重要的应用类型。其中,负载平衡效率和通信开销决定了数值模拟程序执行数值模拟的质量与该程序的执行速度。为了获得更好的数值模拟质量并加快数值模拟程序的运行,应该使得高性能计算系统中的所有处理器核心都尽可能处于负载平衡状态。这意味着在多块结构网格这一重要应用类型中,多块结构网格中的计算负载都尽可能均匀地被映射到所有的处理器核心上进行并行计算。同时,所有处理器核心之间的通信开销应当尽可能小。在多块结构网格负载平衡问题中,不同网格块之间的负载值大小,网格块与处理器核心之间的数量关系以及网格块到处理器核心的映射策略是影响负载平衡效率和通信开销的主要因素。由于现有算法大多没有充分考虑这三个因素,基本都存在通信开销过大等问题。针对前两个因素,本文提出一种多块结构网格块分割算法。该算法首先引入网格块最优计算负载区间和网格块计算负载下限两个评估标准来对每个网格块的计算负载进行评估。其次,该算法中实现一个改进的矩形剖分算法。根据两个评估标准的评估结果,上述多块结构网格块分割算法采用改进的矩形剖分算法作为主分割算法,经典的递归边对分算法作为辅助分割算法来对原始多块结构网格进行优化处理,进而解决前两个因素带来的问题。针对第三个因素带来的挑战,且考虑到不同网格块之间非规则的数据依赖,本文采用图这一数据结构来对多块结构网格进行建模,进而采用图剖分算法来进行网格块到处理器之间的映射。将上述多块结构网格块分割算法与图剖分算法相结合,本文提出一种针对多块结构网格数值模拟应用的负载平衡算法。相比目前已有算法,本文所提的负载平衡算法不仅关注负载平衡效率,而且进一步优化通信开销,能够得到较好负载平衡效率和较低通信开销。实验表明,针对多块结构网格数值模拟应用,本文所提的多块结构网格负载平衡算法可以在高性能计算系统中的处理器核心之间取得理想的负载平衡效率和相对较低的通信开销,具有很大的实际应用价值。