改进顶点聚类方法的并行核外模型简化算法

来源：计算机工程与应用杂志2018年第13期北京时间：

作者：魏子衿1，2，3，肖 丽2，3

单位：1.中国工程物理研究院 研究生部，北京 100088；2.北京应用物理与计算数学研究所，北京 100094；3.中物院高性能数值模拟软件中心，北京 100088

摘要：面向大型网格模型的简化问题，提出了一种基于顶点聚类方法采用多数据流策略的并行核外模型简化算法。算法首先将传统顶点聚类简化算法中的代表点计算方法改进为顶点筛选方法，进而设计了一种适用于分布式计算环境的数据外存储策略，最后采用多数据流的思想改进单元筛选与顶点筛选两个方法的执行过程，从而形成完整的并行核外模型简化算法。实验结果表明，该算法有效避免了基于区域分解的并行算法对模型结构的破坏，提高了模型简化的质量；相比于多种现有的并行算法，该算法极大程度优化了并行资源的负载分配问题，具备更为理想的加速比和并行效率。

关键词：大型网格模型,网格简化,核外算法,顶点聚类,多数据流,并行计算