网格化分布式新安江模型并行计算算法

来源：计算机应用杂志2023年第11期北京时间：

作者：刘乾, 张洋铭, 万定生

单位：1.河海大学 计算机与信息学院，南京 211100；2.南京银行股份有限公司，南京 210019

摘要：近年来，网格化分布式新安江模型（GXM）在洪水预报中发挥了重大作用，但在进行洪水过程模拟时，模型数据量与计算量巨大，GXM的计算时间随着模型预热期的增加呈指数增长，严重影响GXM的计算效率。因此，提出一种基于网格流向划分与动态优先级有向无环图（DAG）调度的GXM并行算法。首先，对模型参数、模型构件、模型计算过程进行分析；其次，从空间并行性的角度提出了基于网格流向划分的GXM并行算法以提高模型的计算效率；最后，提出一种基于动态优先级的DAG任务调度算法，通过构建网格计算节点的DAG并动态更新计算节点的优先级以实现GXM计算过程中的任务调度，减少模型计算中数据倾斜现象的产生。在陕西省大理河流域与安徽省屯溪流域对提出的算法进行实验，在预热期为30 d、数据分辨率为1 km的情况下，相较于传统的串行算法，所提算法的最大加速比分别达到了4.03和4.11，有效提升了GXM的计算速度与资源利用率。

关键词：网格化分布式新安江模型,网格流向划分,并行计算,有向无环图,任务调度

基金资助：国家重点研发计划项目(2018YFC1508106)