计算机科学 > 分布式、并行与集群计算
[提交于 2025年5月27日
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标题: 强非均匀模拟中的负载均衡——Vlasiator案例研究
标题: Load Balancing in Strongly Inhomogeneous Simulations -- a Vlasiator Case Study
摘要: 由于需要处理的数据量巨大,大规模模拟需要并行化。本文以Vlasiator(一种全球磁层模拟)作为案例研究,探讨了不同的负载均衡方法。负载均衡的理论基础是(超)图划分问题,即将模拟单元建模为顶点,数据依赖性建模为边。由于这是一个NP难问题,因此动态运行时平衡需要启发式算法。我们首先通过一种称为并行超图划分器(PHG)的算法进行超图划分;这是通过对简化网格进行划分,然后尝试在更精细的网格上优化解决方案来实现的。第二种和第三种方法分别是递归坐标二分法(RCB)和递归惯性二分法(RIB)的几何方法。最后,我们考虑希尔伯特空间填充曲线(HSFC)的方法。该算法沿希尔伯特曲线投影模拟单元,并沿着曲线进行分割。由于希尔伯特曲线具有极好的局部性,这种方法效果很好,并且可以通过选择曲线进一步优化。我们总共引入并研究了六种三维希尔伯特曲线。我们的测试结果表明,HSFC方法提供了最佳的负载均衡,其次是RIB和PHG方法,最后是RCB方法。在评估的希尔伯特曲线中,Beta曲线比最常用的曲线性能高出几个百分点。
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