网络并行计算在多层快速多极子法中的应用

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1、2007年全国微波毫米波会议论文集网络并行计算在多层快速多极子法中的应用李凌鹏王全全陈如山丁大志樊振宏南京理工大学通信工程系,南京210094摘要:计算电磁学方法都依赖于可利用的计算机资源。随着待求解问题电尺寸的日益增大,单台计算机的运算速度和内存容量都远不能满足科学研究和工程应用的需求,而并行计算技术正是高效利用计算机资源的一种方法。本文研究了网络并行计算技术在多层快速多极子算法中的应用,给出典型算例,测试、验证了并行求解大未知量问题的可行性与高效性。关键字:网络并行计算,多层快速多极子法,MPI软件包TheNetworkParallelComputingUsedinMultilevelF

2、astMultipoleAlgorithmL.P.Li,Q.Q.Wang,R.S.ChenD.Z.DingandZ.H.FanDepartmentofTelecommunicationEngineering,NanjingUniversityofSci&Tech,Nanjing210094Abstract:Computationalelectromagneticsstronglyreliesonavailablecomputerresource.WithafastincreaseoftheelectricalsizeinEMscatteringproblems,neitherthespeed

3、northememoryofapersonalcomputercanmeettheneeds.Theparallelcomputingisutilizednaturally.Inthispaper,theapplicationofnetworkparallelcomputinginmultilevelfastmultipolealgorithm(MLFMA)isresearched.Thebistaticradarcrosssectionofaconductingspherewithupto2.4millionunknownsisgiventodemonstratethecapability

4、andefficiencyofnetworkparallelcomputing.KeyWords:networkparallelcomputing,multilevelfastmultipolealgorithm,MPIpacket1引言以网络为基础,这种并行计算环境的显著优点是投资较少、灵活性强等。近几十年来,计算机技术飞速发展,计算速度不作为数值方法,多层快速多极子法(MLFMA)[1]断提高,内存容量不断增大;但同时,在科学研究和具有数值误差可控、计算精度高、通用性强和应用范工程应用中越来越需要对大型舰只、车辆、航空航天围宽的优点。它们对软硬件环境要求低,在一般的PC器等目标进行电磁散

5、射特性分析。这些目标电尺寸非机即可开展复杂目标电磁仿真。目标散射分析能力主常巨大,求解问题所含未知量动辄以百万、千万计,要受限于计算机内存大小。现有水平下单台PC机很难应对如此庞大的计算量。鉴一般情况下,MLFMA单机处理的未知量数目最于此,越来越多的科研、工程人员希望在改进算法的大为40万左右。因此,降低并行MLFMA单机的内存同时能够拥有高效的并行计算环境。巨型并行计算机需求,计算更大未知量的问题就成为我们的主要目存储容量大、运算速度快,但价格昂贵。网络并行计的。MLFMA的内在并行性包括不变项求解中含有的算应运而生,它是近几年国内外计算机科学研究与应内在并行性。我们很容易发现平移因子、

6、聚合因子以用领域中最引人注目的前沿课题之一。网络并行计算及配置因子的计算都是独立的[2,3,4],可在多台计算机上异步进行。另外,用MLFMA求解矩阵矢量乘法基金项目:时也存在内在并行性。1997年,美国伊利诺依大学W.C.Chew教授与国家自然科学基金60431010,60701003,60701005Demaco公司联合推出高效高精度电磁数值分析软件国家杰出青年科学基金60325103166第一部分电磁场理论、数值方法与CADFISC[5],在伊利诺依大学超级计算机应用中心的SGI小,我们可以预先计算这些远场不变项,需要时即可CrayOrigin2000型计算机上求解了203万未知量的散

7、直接调用。射问题[6],而且成功求解了VFY218模型飞机在8GHz表1并行MLFMA的主机及从机流程比较平面波照射下的双站RCS,未知量高达999万。FISC主计算机从计算机正是基于MLFMA技术的。其后,S.V.Velamparambil、开始开始J.M.Song和W.C.Chew还开发了FISC的并行版本各进程同时读入RWG信息,并各进程同时读入RWG信息,ScaleME[7],并行MLFMA得到了迅猛

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