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攻克计算流体力学难题

Medeiros 和他的同事们所面临的典型难题就是模拟飞行中的计算流体力学(CFD),主要用于导弹弹体或流动性超音速冲压引擎的设计。

Medeiros 说,“对于目标物外围空间的指定,可以通过从两个到两千万个网格点来解决该物理难题,这取决于运算能力的大小。然后,将目标物周围的的网格点归类分组,并为多处理器机器上的每台处理器分配一组网格点。”

“在计算过程中,每台处理器不断的解答相关方程式,对比相邻处理器的计算结果,使计算更顺畅。要解决一个典型的问题需要成千上万的类似的增量或反复。”

Medeiros 阐述道,“你所指定的网格点,你经历的反复计算的次数,以及你希望通过的时间步长,都会影响解决问题的时间长度,从几天到几个月的全天候运转。

“我们想要将资源用于完善浮点运算的性能上。其中大概 90% 的花费用在计算硬件上,而剩余 10% 用于交换结构。”

 

“如果你得到的结果有些反常,整个运算可能要重来,而且是极其细微的调整——可能又要耗费三个月的时间。

“而那正是我们利用苹果超级集群所提供的运算性能努力攻克的部分。”

探索集群

Medeiros 与 COLSA 的项目经理 Mike Whitlock 在开始研究各种选项时,就将集群看作是以合理的价格获得所需运算性能的有效途径。“我们发现,针对我们使用的特殊代码,集群比我们正在运行的硬件更合适,” Medeiros 这样说。

“我们所用的特殊的应用软件需要大量的浮点性能,并且至少具备处理器间的交换能力。许多国家级实验室花费了大量的资金在用于集群的高端交换器上。仅用于交换结构上的经费就很容易占去集群投资总额的一半,具体情况依你所使用的交换器种类而不同。

“我们想要将资源用于完善浮点运算的性能上。其中大概 90% 的花费用在计算硬件上,而剩余 10% 用于交换结构。”

基准测试

Medeiros 之前就研究过集群——事实上,在集群还不是很流行的时候,他就曾用最初的苹果集群(由 17 台 Power Mac G4 系统组成)做过试验。

为了给新系统选择集群架构,Medeiros 和项目工程师 Jeff Highfield 进行了许多测试,包括 AMD Athlon、Intel Xeon、AMD Opteron、Intel Itanium2、以及 PowerPC G5。

Medeiros 与 Highfield 使用生产中惯用的应用软件在 8 个系统上进行了基准测试。测试内容涉及两千万网格点的简化几何学和大气与引擎燃烧物中的 12 种化学元素的航空热力学。




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