【摘 要】
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针对目前大多数并行Delaunay网格生成算法对共享内存结构利用不充分、不能够利用超级计算机多层次体系结构优势的情况,提出了一种充分利用共享内存结构的基于算法并行模式的
【机 构】
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中国科学院计算机网络信息中心超级计算中心,中国科学院大学
【基金项目】
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国家“863”计划资助项目(2012AA01A304);国家自然科学基金资助项目(91130019;91330206;11271350);数学工程与先进计算国家重点实验室开放课题基金资助项目
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针对目前大多数并行Delaunay网格生成算法对共享内存结构利用不充分、不能够利用超级计算机多层次体系结构优势的情况,提出了一种充分利用共享内存结构的基于算法并行模式的并行Delaunay网格生成算法。通过对候选点集进行高效划分来实现插点操作的并行,增大了一次选择之后进行并行插点的点集规模。使用Open MP并行模型对所提出算法进行并行实现,并与串行开源软件Triangle进行了对比。实验结果表明算法能够将候选点集划分成互不冲突的子集进行并行处理,在保证网格质量的同时具有较好的并行效率。
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