基于SW26010处理器的PANDAS众核并行优化方法及在地质变形分析中的应用

doi:10.16452/j.cnki.sdkjzk.2023.06.002

山东科技大学学报（自然科学版） ›› 2023, Vol. 42 ›› Issue (06) : 11 -18. DOI: 10.16452/j.cnki.sdkjzk.2023.06.002

王雪纯, 邢会林, 戴黎明, 郭志伟, 刘骏标

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摘要

有限元数值模拟是目前研究地质体变形分析的重要方法，方程组求解对模拟结果的时效性和精确度有重要影响。针对并行自适应非线性变形分析软件(PANDAS)模拟千万级大规模模型时方程组求解耗时长和收敛速度慢的问题，本研究基于SW26010处理器主从核异构架构和并行计算技术实现PANDAS众核并行优化。首先，通过区域分解实现大规模地质模型分解，降低单主核计算的数据量，然后利用矩阵压缩存储技术有效节省存储资源。最后，利用SW26010处理器的从核阵列优化迭代求解算法加速方程组求解过程。全地球模型的速度场模拟结果表明本研究提出的方法具有可行性，多孔介质模型压缩模拟的速度较CPU单核串行程序提升8.1倍，断层系统变形模拟的速度提升7.6倍。