东篱科研大数据发现系统（DRDS）

位置：成果数据库 > 期刊 > 期刊详情页

集群计算在数字流域模型中的应用

期刊名称：水科学进展, 2006,17(6):842:846.
时间：0
分类：TV212.4[水利工程—水文学及水资源] TP399[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
作者机构：[1]清华大学水沙科学教育部重点实验室,北京100084
相关基金：国家自然科学创新研究群体科学基金项目（50221903）致谢：HP公司无偿提供了服务器和部分计算节点机等硬件设备,并给予了技术支持,在此表示感谢.
相关项目：流域水沙过程与临界调机理

关键词：数字流域模型, 集群计算, 消息传递接口, digital watershed model, cluster computing, message passing interface

中文摘要：

随着计算机技术的发展，以消息传递接口（MPI）标准为代表的高性价比集群计算技术使并行计算在大量传统的专业领域也得到了广泛应用。数字流域模型因需要对大范围流域进行分布式的水文、泥沙过程模拟而提出了较大规模的计算需求。同时，基于分水岭的单元划分方式和专门的河网编码方法使数字流域模型的并行化计算具有先天优势。提出了一种典型的并行调度流程，用于完成产汇流计算的动态任务分配。在自主搭建的MPI计算集群上进行的应用实验表明，集群计算提高了数字流域模型的计算效率，能够作为模型的计算平台。最后指出了此应用计算平台的发展方向。

英文摘要：

With the development of the computing technology, the high performance/price ratio parallel computing, represented by the Message Passing Interface （MPI） standard, is applied widely to the more traditional professional fields. The massive computing is required since that the digital watershed model discussed in this paper is aimed to simulate the distributed hydrological and sediment process in a large-scale watershed. The parallel computing of the digital watershed model has its proper advantage including the cell partition mode based on the watershed division and the technical coding method of the drainage network. This paper presents a typical parallel scheduling flow to accomplish dynamically task assignment in rainfall-runoff and discharge routing computing. The application experiment on the MPI computing cluster constructed in this paper indicates that the cluster computing improves the computing efficiency of the digital watershed model. The paper presents the future development of this cluster computing fiat as well.