面向眾核處理器的水動力學(xué)CFD并行計(jì)算探索

張亞英 吳乘勝 王建春 劉宏斌

（1. 中國船舶科學(xué)研究中心 無錫 214082；2. 國家超級計(jì)算無錫中心 無錫 214072）

引 言

高性能計(jì)算已深入諸多科學(xué)與工程應(yīng)用領(lǐng)域的數(shù)值模擬中，成為科技創(chuàng)新和提升核心競爭力的重要手段和支撐。具體到船舶水動力學(xué)領(lǐng)域，隨著CFD計(jì)算量成幾何量級增長，對計(jì)算能力的要求越來越高，在超級計(jì)算機(jī)上開展大規(guī)模計(jì)算漸趨普遍。

近年來，超級計(jì)算機(jī)架構(gòu)正在發(fā)生由同構(gòu)向異構(gòu)發(fā)展的變革。由于“主頻墻”的限制，單核處理器計(jì)算性能趨于極限；由于“通信墻”的限制，基于分布式的并行計(jì)算無法在大規(guī)模并行中獲得優(yōu)秀的加速效果；由于“功耗墻”的限制，通過大規(guī)模擴(kuò)展通用處理器（CPU）提升計(jì)算能力也不太現(xiàn)實(shí)。因此，異構(gòu)眾核逐漸成為超級計(jì)算機(jī)架構(gòu)的發(fā)展趨勢。以2020年6月22日發(fā)布的超級計(jì)算機(jī)TOP500榜單為例，其中144臺都采用加速器或協(xié)處理器，也就是采用異構(gòu)眾核架構(gòu)；在榜單前10名中，8臺采用異構(gòu)眾核架構(gòu)；而近十年來登頂?shù)某売?jì)算機(jī)，全部采用異構(gòu)眾核架構(gòu)。

異構(gòu)是相對于同構(gòu)而言，因此先簡單介紹一下同構(gòu)架構(gòu)。同構(gòu)架構(gòu)中所有的計(jì)算核心都是由CPU構(gòu)成，所有計(jì)算核心的邏輯處理能力和數(shù)據(jù)計(jì)算能力都很強(qiáng)，不受計(jì)算任務(wù)復(fù)雜度的影響；但其缺點(diǎn)是成本高、功耗大。異構(gòu)與同構(gòu)相比，計(jì)算核心的種類不同，一般既有CPU，也有協(xié)處理器。異構(gòu)系統(tǒng)可以進(jìn)行深層次并行，使計(jì)算任務(wù)劃分更加細(xì)化，并行程度更高。典型的異構(gòu)眾核處理器架構(gòu)包括CPU+GPU架構(gòu)、CPU+MIC架構(gòu)等，“神威·太湖之光”超級計(jì)算機(jī)的國產(chǎn)申威架構(gòu)SW26010處理器，也屬于異構(gòu)眾核架構(gòu)。

異構(gòu)眾核架構(gòu)使得超級計(jì)算機(jī)的計(jì)算能力大幅度提升，但對CFD高性能計(jì)算也是挑戰(zhàn)。因?yàn)橐獙?shí)現(xiàn)對計(jì)算資源的充分利用，需要從數(shù)值算法、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、計(jì)算流程等各個(gè)層面進(jìn)行重構(gòu)和優(yōu)化。NASA的《CFD Vision 2030 Study》報(bào)告也將其列為重大技術(shù)挑戰(zhàn)。

國內(nèi)外不少研究人員針對CPU+GPU架構(gòu)、CPU+MIC架構(gòu)，開展了CFD眾核并行計(jì)算研究；也有少量基于開源軟件針對國產(chǎn)申威架構(gòu)的CFD眾核并行計(jì)算研究?？傮w看來，目前CFD界遠(yuǎn)未實(shí)現(xiàn)對異構(gòu)眾核超算能力的有效利用，有以下原因：

（1）目前常用CFD軟件的并行計(jì)算，大多數(shù)是針對MPI并行設(shè)計(jì)的，一般不適合在異構(gòu)眾核平臺上運(yùn)行。

（2）CFD計(jì)算通常具有全局相關(guān)性特點(diǎn)，并行規(guī)模的增大帶來了并行復(fù)雜度與通訊開銷的增加，導(dǎo)致并行效率下降；同時(shí)水動力學(xué)CFD常用的SIMPLE算法的流程相對復(fù)雜，增加了細(xì)粒度并行優(yōu)化的難度，異構(gòu)加速面臨巨大挑戰(zhàn)。

（3）CFD軟件一般具有數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)復(fù)雜、計(jì)算流程復(fù)雜和代碼量龐大等特點(diǎn)，從程序移植到優(yōu)化，都需要大量的重構(gòu)工作，難度和工作量相當(dāng)大。

本文面向異構(gòu)眾核處理器，開展水動力學(xué)CFD并行計(jì)算探索研究，為自主CFD求解器與國產(chǎn)超級計(jì)算機(jī)硬件的有效結(jié)合進(jìn)行關(guān)鍵技術(shù)攻關(guān)。針對國產(chǎn)申威26010異構(gòu)眾核處理器，對水動力學(xué)CFD中典型的SIMPLE算法和人工壓縮算法，從數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)分配和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)等多個(gè)方面入手，設(shè)計(jì)眾核并行計(jì)算方法，通過典型算例測試和驗(yàn)證眾核加速效果，并針對SIMPLE算法計(jì)算熱點(diǎn)分散的特點(diǎn)，采用循環(huán)融合的方法對其計(jì)算流程進(jìn)行優(yōu)化，使SIMPLE算法和人工壓縮算法分別獲得11倍和24倍的最高加速。該項(xiàng)研究工作，初步展現(xiàn)眾核處理器在水動力學(xué)CFD并行計(jì)算中的應(yīng)用潛力，并將為自主CFD求解器與國產(chǎn)超級計(jì)算機(jī)硬件的有效結(jié)合提供技術(shù)儲備。

1 水動力學(xué)CFD計(jì)算方法

水動力學(xué)CFD計(jì)算處理的通常為不可壓縮粘性流動，其無量綱化積分形式控制方程組如下：

本文采用基于交錯網(wǎng)格的有限體積法離散控制方程。論文在求解控制方程組時(shí)，使用了兩種數(shù)值算法——SIMPLE算法和人工壓縮算法，兩種算法的求解流程參見圖1。

圖1 SIMPLE和人工壓縮算法計(jì)算流程

2 CFD模擬并行計(jì)算方案

2.1 國產(chǎn)申威眾核處理器簡介

“神威·太湖之光”超級計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，采用的是國產(chǎn)申威架構(gòu)SW26010處理器。處理器本身就包括控制核心和計(jì)算核心陣列，相當(dāng)于把CPU和加速處理器集成到一個(gè)芯片上，其內(nèi)部架構(gòu)見下頁圖2。

圖2 SW26010處理器架構(gòu)示意圖

SW26010處理器包含4個(gè)核組（CG），各核組之間采用片上網(wǎng)絡(luò)（NOC）互聯(lián)，每個(gè)核組內(nèi)包含1個(gè)主控制核心（主核，MPE）、1個(gè)從核（CPE）集群（由64個(gè)從核組成）、1個(gè)協(xié)議處理單元（PPU）和1個(gè)內(nèi)存控制器（MC）。核組內(nèi)采用共享存儲架構(gòu)，內(nèi)存與主/從核之間可通過MC傳輸數(shù)據(jù)。

與其他異構(gòu)眾核架構(gòu)一樣，SW26010處理器的計(jì)算能力主要體現(xiàn)在從核上；但相比于GPU和MIC，從核上的存儲空間和帶寬較小，往往使數(shù)據(jù)傳輸成為程序運(yùn)行的瓶頸。

2.2 主要并行工具與函數(shù)

Athread與OpenACC*均可用來進(jìn)行從核并行，與OpenACC*相比，Athread的操作性更高，可以通過調(diào)用相關(guān)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸和從核運(yùn)算的自主可控，加速部分不再只限于循環(huán)計(jì)算，能夠更加方便對并行方案進(jìn)行設(shè)計(jì)。

完整的從核加速過程通常包含以下函數(shù)，如表1所示。

表1 Athread常用行數(shù)

2.3 眾核并行計(jì)算方案設(shè)計(jì)

2.3.1 數(shù)據(jù)存儲模式

由于本文采用交錯網(wǎng)格，速度

u

、

v

和壓力

p

3個(gè)主要變量存儲在3套網(wǎng)格上，數(shù)據(jù)量和計(jì)算索引均不統(tǒng)一，將會使尋址過程變得更加復(fù)雜。為此，本文中采用一種特殊的數(shù)據(jù)存儲模式（如圖3所示）：將速度

u

、

v

相對壓力

p

多出的數(shù)據(jù)單獨(dú)存儲，此時(shí)，

u

、

v

、

p

共同存儲在主控制體上，且擁有相同的索引，從而簡化尋址過程、提高尋址效率。

圖3 交錯網(wǎng)格下變量分布和存儲方式

2.3.2 數(shù)據(jù)分配

本文采用循環(huán)并行，由于從核局部空間大小有限（64 KB），因此合理分配數(shù)據(jù)才能充分利用從核局部空間和計(jì)算資源。數(shù)據(jù)分配方案設(shè)計(jì)為：設(shè)定單個(gè)從核單次計(jì)算的數(shù)據(jù)量NS，則64個(gè)從核一次能夠計(jì)算64×

NS

個(gè)數(shù)據(jù)，當(dāng)數(shù)據(jù)量很大時(shí)，可以將數(shù)據(jù)分批多次加載到從核上進(jìn)行計(jì)算。此時(shí)，可以根據(jù)當(dāng)前的加載次數(shù)

k

、當(dāng)前次加載的數(shù)據(jù)量

N

以及從核ID號，確定當(dāng)前從核（線程）所計(jì)算數(shù)據(jù)的起始位置，并從主存獲取數(shù)據(jù)。同時(shí)，為了考察通信的影響，論文對單獨(dú)一個(gè)循環(huán)進(jìn)行測試，測試對象為人工壓縮算法中內(nèi)部單元壓強(qiáng)的計(jì)算過程，結(jié)果見圖4。從圖4可見，當(dāng)

NS

增大時(shí)，加速比逐漸上升并趨于定值（左圖）。其原因?yàn)椋弘S著

NS

值的增加，通信占比逐漸降低并趨于定值（右圖），從而使計(jì)算過程的加速效果愈發(fā)突顯。

圖4 不同NS值下加速比、通信占比和計(jì)算占比變化曲線

2.3.3 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

根據(jù)數(shù)據(jù)分配方案，NS代表從核計(jì)算的數(shù)據(jù)量，而從核局部空間的大小使單個(gè)從核存儲的數(shù)據(jù)量有限；同時(shí)，由于CFD計(jì)算過程復(fù)雜，將數(shù)據(jù)以結(jié)構(gòu)體形式合理存儲，可使數(shù)據(jù)的傳輸和使用更為方便。但是，將多個(gè)變量集中在一個(gè)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中，必然會造成在當(dāng)前計(jì)算中部分變量未使用的情況，這樣既增加通信負(fù)擔(dān)，又占據(jù)存儲空間。因此，合理的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)非常重要。

由于CFD程序中有多個(gè)計(jì)算熱點(diǎn)需要并行化，因此對數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進(jìn)行針對性的設(shè)計(jì)比較困難，本文將重點(diǎn)放在盡量減少無用數(shù)據(jù)的存儲和傳輸上。在CFD程序中，將系數(shù)變量組成單個(gè)結(jié)構(gòu)體，將

u

、

v

、

p

以主控制單元的形式組成結(jié)構(gòu)體，并在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了如圖5所示的數(shù)組結(jié)構(gòu)體和結(jié)構(gòu)體數(shù)組兩種形式，用于對比兩者并行加速效果。

圖5 兩種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

3 典型流動眾核并行計(jì)算結(jié)果與分析

3.1 并行計(jì)算結(jié)果

本文以二維方腔驅(qū)動流CFD模擬為算例，研究眾核并行的加速效果。

方腔驅(qū)動流，是指方腔中的不可壓縮流體隨頂蓋勻速運(yùn)動過程中的流動及流場結(jié)構(gòu)變化等現(xiàn)象，具有幾何外形簡單、流動結(jié)構(gòu)特征顯著、邊界條件容易實(shí)施等特點(diǎn)，常被用作不可壓縮流動模擬結(jié)果驗(yàn)證和數(shù)值算法測試的典型算例。數(shù)值模擬中，邊界條件都可采用速度邊界：其中上邊界（頂蓋）有水平方向速度，其他邊界滿足無滑移條件。

使用SIMPLE和人工壓縮算法，分別采用數(shù)組結(jié)構(gòu)體和結(jié)構(gòu)體數(shù)組兩種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，開展不同網(wǎng)格單元數(shù)（100×100 ~1 000×1 000）情況下、

Re

= 1 000工況方腔驅(qū)動流的CFD模擬。圖6給出了方腔水平中線與垂直中線上的無量綱速度分布數(shù)值計(jì)算結(jié)果，下頁表2則給出主渦和次渦相對位置的數(shù)值模擬結(jié)果；圖表中同時(shí)給出文獻(xiàn)［10］中Ghia的計(jì)算結(jié)果。

圖6 方腔水平和垂直中線上速度分布（左）及方腔內(nèi)部流線分布（右），Re=1 000

本文在并行計(jì)算過程中，并未改變迭代方法等計(jì)算過程，因此，不同的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法應(yīng)有基本一致的計(jì)算結(jié)果。根據(jù)圖6以及表2可以看出：無論是速度分布或主渦與次渦的渦心坐標(biāo)，均與參考文獻(xiàn)的結(jié)果十分接近，這也說明并行計(jì)算結(jié)果的正確性。

表2 渦心位置計(jì)算結(jié)果

圖7給出不同網(wǎng)格單元數(shù)情況下，眾核并行的加速情況。從圖中可以看出：

圖7 眾核并行加速曲線

（1）隨著網(wǎng)格單元數(shù)增加，加速比逐漸上升并趨于平穩(wěn)；

（2）從兩種算法的對比來看，人工壓縮算法的加速效果（最高約24倍）優(yōu)于SIMPLE算法（最高約9倍）；

（3）從兩種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的對比來看，采用數(shù)組結(jié)構(gòu)體并行加速效果優(yōu)于采用結(jié)構(gòu)體數(shù)組。

3.2 對SIMPLE算法計(jì)算流程的優(yōu)化

根據(jù)上一節(jié)的研究可以發(fā)現(xiàn)，在采用相同數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的情況下，SIMPLE算法的并行加速效果明顯不如人工壓縮算法。其原因是SIMPLE算法的計(jì)算流程更為復(fù)雜（見圖1），從而導(dǎo)致計(jì)算熱點(diǎn)分布較為分散。表3給出了SIMPLE算法和人工壓縮算法的計(jì)算熱點(diǎn)分析結(jié)果。

表3 SIMPLE算法和人工壓縮算法計(jì)算熱點(diǎn)分析

結(jié)合2.3節(jié)（圖4）通信占比與計(jì)算占比之間的關(guān)系，SIMPLE算法分散的熱點(diǎn)會導(dǎo)致在眾多的簡單循環(huán)計(jì)算中，因數(shù)據(jù)量有限，當(dāng)計(jì)算中需多個(gè)變量時(shí)，必然造成通信的增加，導(dǎo)致通信相對計(jì)算有較大的占比，使局部加速效果偏低，進(jìn)而導(dǎo)致整個(gè)CFD計(jì)算程序的并行加速效果不理想。

為此，本文對SIMPLE算法的計(jì)算流程進(jìn)行優(yōu)化，將SIMPLE算法中非相關(guān)的數(shù)據(jù)計(jì)算過程進(jìn)行集中處理，即在一個(gè)大循環(huán)中通過判斷語句進(jìn)行不同的計(jì)算。這樣，在從核計(jì)算中，提高了數(shù)據(jù)的復(fù)用性，減少常用變量的重復(fù)傳輸。流程優(yōu)化前后的計(jì)算熱點(diǎn)對比見表4。

表4 SIMPLE算法計(jì)算流程優(yōu)化前后計(jì)算熱點(diǎn)分布

由表4可見，優(yōu)化后的SIMPLE算法流程，減少了計(jì)算步驟，使計(jì)算熱點(diǎn)分布更加集中，其中

u

、

v

系數(shù)、

p

局部系數(shù)（由

u

，

v

，

p

計(jì)算的部分）計(jì)算與

u

、

v

方程求解兩部分總和占比超過74%。

圖8給出了SIMPLE算法計(jì)算流程優(yōu)化前后的眾核并行加速曲線。從圖中可見，優(yōu)化算法流程使加速效果略有提升，說明計(jì)算熱點(diǎn)分布的集中程度會影響眾核加速效果，且熱點(diǎn)越集中加速效果越好。

圖8 SIMPLE算法計(jì)算流程優(yōu)化前后并行加速比

同時(shí)，對比圖7和圖8可見，即使經(jīng)過計(jì)算流程優(yōu)化，SIMPLE算法的眾核并行加速效果也遠(yuǎn)未達(dá)到人工壓縮算法的并行加速效果，經(jīng)分析主要原因如下：

（1）SIMPLE算法涉及方程的迭代求解，迭代過程自身就包含數(shù)據(jù)更新、計(jì)算新值和判斷收斂三部分，而數(shù)據(jù)更新和判斷收斂在單個(gè)迭代步內(nèi)占比較小，但是由于內(nèi)迭代和外迭代的重復(fù)進(jìn)行，也會影響最終的加速效果。

（2）算法本身計(jì)算過程中讀取數(shù)據(jù)對于高速緩存的利用等。

4 結(jié) 語

本文面向異構(gòu)眾核處理器，開展不可壓縮流動的CFD并行計(jì)算探索研究。針對國產(chǎn)申威26010處理器的特點(diǎn)，對SIMPLE算法和人工壓縮算法設(shè)計(jì)了眾核并行計(jì)算方案，并通過二維方腔驅(qū)動流算例測試和驗(yàn)證了眾核加速效果：人工壓縮算法最高加速約24倍，SIMPLE算法最高加速約11倍。論文的研究工作，初步展現(xiàn)了眾核處理器在不可壓縮流動CFD計(jì)算中的應(yīng)用潛力。

論文的研究工作目前還是探索性的：一方面，僅探討了單個(gè)核組使用從核陣列的加速效果，并且諸如寄存器通信、雙緩沖等優(yōu)化方法暫未使用，因此加速效果還有一定的提升空間；另一方面，論文中開發(fā)、使用的CFD程序較為簡單，而面向工程應(yīng)用的大型CFD軟件在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、計(jì)算流程等方面復(fù)雜得多，在神威平臺上進(jìn)行眾核加速，則需要在各方面進(jìn)行更多的探索和研究。