CC BY
694 Суперкомпьютерные вычисления и программирование
Экономичные численные расчеты распространения цунами с применением FPGA
М. М. Лаврентьев1, Ан. Г. Марчук2, К. К. Облаухов1 1Институт автоматики и электрометрии СО РАН
2Институт вычислительной математики и математической геофизики СО РАН Email: mmlavrentiev@gmail.com DOI: 10.24412/cl-35065-2022-1-01-28
В исследованиях проблемы цунами имеются, как минимум, две задачи, требующие значительного количества численных расчетов распространения волны цунами от модельных источников. Первая задача - это определение цунамиопасности побережий методом сценарных расчетов, требующих сотен (а может быть и тысяч) вычислительных экспериментов по генерации и распространению цунами от модельных или реалистичных очагов с различным начальным смещением и местоположением. Вторая задача - это формирование базы синтетических мареограмм в точках расположения глубоководных регистраторов цунами от так называемых базисных источников, линейной комбинацией из которых впоследствии представляется реальный очаг. Обычно один расчет требует 2-3 час. процессорного времени на ПК или кластере, что требует энергетических затрат порядка 1-2 Квтч. Применение современных компьютерных архитектур, таких как программируемые пользователем матрицы FPGA (Field Programmable Gates Array) или графические процессоры GPU (Graphic Processing Unit), позволяет сократить время каждого расчета в 100-200 раз. В работе реализован вычислительный конвейер на FPGA плате, использующий разностную схему Мак-Кормака для решения нелинейной системы дифференциальных уравнений мелкой воды. Достигнутая производительность позволяет за 1 мин. получать распределение максимумов волны вдоль побережья, что позволяет существенно экономить время и потребление электроэнергии.
Производительность вычислений в системе IMDAF
А. В. Пененко, Е. В. Русин
Институт вычислительной математики и математической геофизики СО РАН
Email: rev@ooi.sscc.ru
DOI: 10.24412/cl-35065-2022-1-01-29
Рассматриваются вопросы производительности системы обратного моделирования IMDAF (Inverse Modeling and Data Assimilation Framework) [1] на различных уровнях: оптимизация логики вычислений, векторизация, оптимизация использования памяти, многопоточное и распределенное исполнение, исполнение на спецпроцессорах.
Работа выполнена в рамках гранта № 075-15-2020-787 Министерства науки и высшего образования РФ на выполнение крупного научного проекта по приоритетным направлениям научно-технологического развития (проект "Фундаментальные основы, методы и технологии цифрового мониторинга и прогнозирования экологической обстановки Байкальской природной территории").
Список литературы
1. Penenko A., Penenko V., Tsvetova E., Gochakov A., Pyanova E., Konopleva V. Sensitivity Operator Framework for Analyzing Heterogeneous Air Quality Monitoring Systems // Atmosphere. 2021. 12(12):1697.
Алгоритмы с двоичными деревьями поиска
П. С. Рузанкин
Институт математики им. С. Л. Соболева СО РАН
Email: ruzankin@math.nsc.ru
DOI: 10.24412/cl-35065-2022-1-01-30
1. Мы рассмотрим новый быстрый алгоритм построения двоичного дерева поиска для заданного набора чисел. Алгоритм имеет линейную временную сложность, если этот набор чисел упорядочен.
