基于“天河一号”的并行电磁计算求解器

J4 ›› 2013, Vol. 35 ›› Issue (3): 43-47.

基于“天河一号”的并行电磁计算求解器

刘立国，莫锦军，袁乃昌

（国防科学技术大学电子科学与工程学院，湖南长沙 410073）

收稿日期:2011-05-16 修回日期:2011-08-20 出版日期:2013-03-25 发布日期:2013-03-25

Parallel electromagnetic calculation solver
based on Tianhe1A supercomputer

LIU Liguo，MO Jinjun,YUAN Naichang

（School of Electronic Science and Engineering,National University of Defense Technology,Changsha 410073,China）

Received:2011-05-16 Revised:2011-08-20 Online:2013-03-25 Published:2013-03-25

摘要/Abstract

摘要：

阐述了基于“天河一号”超级计算机的并行电磁计算求解器。该求解器采用并行有限差分算法，并行有限差分算法是求解电大目标的有力工具，它具有天然并行的优点，能够充分利用集群的计算资源。“天河一号”是世界上最快的计算机之一，它提供了强大的计算资源，充分利用其丰富计算资源的电磁求解器在工程上有着迫切的需求。基于“天河一号”建立的电磁计算求解器，能够用以求解复杂、电大目标的电磁计算问题。在测试中利用7200个进程花费少于48小时解决的电磁问题在普通PC机上要花费几年甚至十几年的时间。通过定标体和复杂电大目标的案例测试，求解器的准确性、计算规模和并行效率都得到了验证。

关键词: 有限差分算法, 天河一号, 并行算法, 并行效率

Abstract:

The paper presents a parallel electromagnetic solver in Tianhe1A supercomputer. The solver adopts the parallel FDTD algorithm, which is a powerful tool for solving large electrical objects for its parallel nature. As one of the fastest supercomputers in the world, Tianhe1A can provide very high computational capability. An efficient parallel electromagnetic solver running on Tianhe1A is urgent for actual applications. We have developed a parallel Finite Difference Time Domain (FDTD) algorithm with high performance based on the Tianhe1A supercomputer. Our goal is to effectively solve the problems of complex structures and large electrical object. By using parallel computation, we are able to complete a calculation on 7200 processors in less than 48 hours, where a serial version would have taken over several decades. Accurateness, scalability and efficiency of the parallel simulator is examined in this paper.

Key words: FDTD;Tianhe1A supercomputer;parallel algorithm;parallel efficiency

刘立国，莫锦军，袁乃昌. 基于“天河一号”的并行电磁计算求解器[J]. J4, 2013, 35(3): 43-47.

LIU Liguo，MO Jinjun,YUAN Naichang. Parallel electromagnetic calculation solver
based on Tianhe1A supercomputer[J]. J4, 2013, 35(3): 43-47.

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