【摘 要】
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数值天气预报技术对人类的日常生产生活有着重大的影响。当前的数值天气预报技术正朝着更严格的时效性要求和更高的数据分辨率方向发展。然而受限于传统计算机硬件的发展速度,计算性能已经变成影响数值天气预报技术进一步提升的重要原因。GRAPES是中国自主研发的新一代数值天气预报系统,其中动力框架计算内容占据了整体模式的大量开销。同时在动力框架部分,又以赫姆霍兹（Helmholtz）方程求解的计算开销最为突出。
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数值天气预报技术对人类的日常生产生活有着重大的影响。当前的数值天气预报技术正朝着更严格的时效性要求和更高的数据分辨率方向发展。然而受限于传统计算机硬件的发展速度,计算性能已经变成影响数值天气预报技术进一步提升的重要原因。GRAPES是中国自主研发的新一代数值天气预报系统,其中动力框架计算内容占据了整体模式的大量开销。同时在动力框架部分,又以赫姆霍兹（Helmholtz）方程求解的计算开销最为突出。另一方面,随着高性能计算技术的不断进步,CPU+GPU的异构众核优化模式已经逐渐成为了主流的科学计算解决方案,但其复杂的架构也给程序移植与优化带来了新的挑战。本文针对GRAPES模式动力框架中赫姆霍兹方程求解的问题,主要开展了大规模稀疏线性方程组的CPU+GPU异构优化工作。本文的主要工作内容总结如下:（1）实现了广义共轭余差法求解线性方程组的CPU并行方案以及单GPU并行方案。CPU并行方案包括了MPI并行和MPI+Open MP混合并行两种措施,单GPU并行方案主要针对数据传输、多级存储器利用等方向进行了优化。结果显示单GPU并行方案优化效果最佳,且最高加速比达到了23倍以上。（2）实现了预处理共轭梯度法的MPI并行方案和MPI+CUDA混合并行方案。其中预处理子主要对比了Jacobi预处理和ILU预处理加快共轭梯度算法收敛的效果。与MPI并行方案相比,MPI+CUDA混合并行方案在ILU预处理算法上有25%的性能提升,在Jacobi预处理算法上有336%的性能提升。（3）完成了GRAPES模式动力框架部分核心计算的CPU+GPU异构移植整合工作。移植后的异构程序采用数据拷贝量缩减、多进程调度方案设计及计算内容整合等方式进行优化,并将结果与基于CPU的原始实现进行比较。结果表明,优化后的异构程序在6个GPU（可用的GPU数量）上具有良好的可扩展性,同时在不同数据集上平均性能比CPU实现版本提升约21%。
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