基于OpenMP的并行Fortran程序数据竞争静态检测方法

数据竞争是并行程序中最常见的问题,因为其在程序中存在着随机性和难以重现的问题,所以利用动态方法检测并不可靠.本文介绍了一种针对以OpenMP实现程序并行的数据竞争故障的静态检测方法.首先根据基于OpenMP的Fortran并行程序的语法和语义特性,构建并行程序的抽象语法树,并对控制流图进行扩展引入并行控制流图;然后将数据竞争问题抽象为一种故障模型,利用有限状态机来形式化的描述此类故障模型;最后对并行区域的潜在赋值操作进行并行数据流分析,在程序控制流图节点上进行故障状态机的状态转化来实现数据竞争的检测.该方法已在自研的缺陷检测系统(DTS)中应用,并通过DataRaceBench的实验数据证明本文方法可以有效的检测出数据竞争问题.

天气雷达组网拼图并行处理方法研究

天气雷达组网拼图并行处理的目的就是为了满足实时业务的需求,通常的串性方法在雷达运行的六分钟周期内不能完成。利用共享存储多核处理器的高性能服务器,研发了高频度实时全国天气雷达资料处理的并行计算系统,根据单部天气雷达处理和多部雷达拼图的特点,提出了进程级别和线程级别细粒度的OpenMP共享内存编程的两级并行方法,给出一个合理的派生线程粒度数,同时利用共享内存文件的方法提高程序的执行效率。实验结果表明,使用两级的并行计算等方法可以满足全国天气雷达实时处理的要求。利用并行计算实现实时性要求高的业务系统是重要的手段。

数值预报MAPS模式并行化移植初探

通过武汉区域气象中心数值预报 MAPS(Mesoscale Analysis and ProcessSystem)模式并行化移植的实例 ,介绍了如何使用共享内存、消息传递的并行方式进行数值预报模式并行化工作 ,对不同条件下并行 MAPS模式的并行效率进行了比较。结果表明 ,对数值预报 MAPS模式完成程序优化和共享内存方式以及消息传递方式的并行化等工作后 ,MAPS模式运算时间大为缩短 ,满足预报业务时效的要求。