HPF高性能语言在地震资料并行处理中的应用E-mail:zhangjh@mail.hdpu.edu.cn

HPF(HighPerformanceFortran)是HPF论坛1993年推出的一种高性能数据并行语言。文章利用合作单位开发的p_HPF并行编译系统,在地震资料处理中得到了大规模的工业应用。基准测试程序和实际资料处理结果表明,基于HPF的地震资料并行处理具有可编程性强、可移植性好和并行效率高等特点,具有很好的应用前景。

HPF编译器中的通信实现策略及其相关算法

介绍了ＨＰＦ编译系统ｐ＿ＨＰＦ中的通信实现策略及其相关算法．综合数组的分布方式、对准、ＦＯＲＡＬＬ语句的空间索引变量范围以及数组元素的下标表达式，将程序语句中所隐含的通信划分为３种情形，即无通信、ＳＨＩＦＴ通信和其它通信（ＲＥＭＡＰ通信），指出了这种划分的意义，给出相应的通信检测算法，描述了具体的实现细节；详细讨论了ＳＨＩＦＴ通信以及利用阴影区技术对它进行的优化，对于ＲＥＭＡＰ通信的典型形式及其优化也进行了讨论．

p-HPF支持多范例并行计算的并行编译技术

多范例并行是大规模并行应用系统的本质特征 ,实现 p- HPF对多范例并行计算的编译支持不仅可以弥补数据并行范例本身的一些缺点 ,而且可以提高并行应用系统的效率 .文中在论述 cluster环境下 Global,L ocal,Serial三种典型并行计算模型的基础上 ,给出了实现 p- HPF对三种模型的典型代表 F77,F77+MPI,Sca L A PACK调用的并行编译技术 ,包括参数重分布技术、存储转换技术、全局与局部信息交换技术以及局部数组参数的上下界处理技术等 .

Cluster环境下p-HPF编译器支持的并行计算范式

p- HPF是研制的一个符合 HPF(high performance Fortran)规范的并行编译系统 ,以 HPF为核心实现多范式并行计算是开发大型并行应用系统的基础 .首先论述了 Cluster环境下的并行运行范式 ,包括 farm parallel范式、流水线并行、流循环并行、基本数据并行和组合数据并行等 ,抽象分析了它们的性能 ,接着给出了利用 p- HPF的外部过程机制、任务并行机制以及 FORAL L,INDEPENDENT DO等典型并行语句实现几种典型并行范式的方法 ,给出了实例程序 。

基于HPF的地震资料并行处理系统研究与实现

文中首先分析了地震资料并行处理的必要性 ,在介绍HPF高性能并行语言的特点后 ,着重讨论了p—HPF编译系统的体系结构与关键技术。然后 ,在分析地震资料自身特征和处理过程模块化程序设计的特点后 ,给出了地震资料处理的并行策略和一般SPMD程序的实现框图。最后 ,用一个简单的例子展示了HPF程序对于不同数据规模的并行效率 ,并用实际地震资料实现了大规模并行处理。

基于p-HPF Exrinsic过程调用的并行应用模版

Ｅｘｔｒｉｎｓｉｃ是ＨＰＦ中用来调用外部语言过程的机制。利用ＨＰＦ Ｅｘｔｒｉｎｓｉｃ机制可以实现多范例并行计算，文章首先给出ｐ－ＨＰＦ并行编译器中Ｅｘｔｒｉｎｓｉｃ过程调用的支持方法，然后给出几种在分布内存的网络环境下，基于Ｅｘｔｒｉｎｓｉｃ的并行应用模版，它们是并行算法库应用模版、协同应用模版、ＭＰＳＤ处理应用模版、异步Ｉ／Ｏ应用模版和流水线应用模版。并分析了它们的运行效率，给出了ｐ－ＨＰＦ实现方法。

HPF编译器研究中的相关分析

相关分析是 HPF编译器中不可缺少的部分 ,本文主要讨论相关分析的原因及必要性 ,提出了静态相关检测的方法及运行支持时刻的动态相关检测算法 ,并对性能与代价进行了分析 .

在f-k域实现三维波场道内插

地震数据道内插是偏移处理前的重要工作。本文在理论模型研究的基础上 ,简要分析了在 f- x域和 f- k域二维道内插存在的问题 ,根据二维 f- k谱外推方法 ,给出了在 f- k域实现三维波场道内插的基本公式。所用算法已编制了相应的串行模块和基于 HPF(High Perform ance Fortran)高性能语言的并行程序 ,可在自行开发的微机群上得以实现。理论模型和实际资料处理结果表明 ,本文方法可以实现三维波场的精细、快速内插。

基于网络的数据并行计算中分布数组描述研究

如何描述分布数组是基于网络数据并行计算的基本问题.从网络并行计算的一般需求出发,讨论了分布数组描述DAD（distributed array descriptor）的内容和结构,具体给出了p-HPF并行编译系统的DAD结构定义.针对分布数据的稀疏存储和紧凑存储模型,给出了数据在Block分布、Cyclic分布和Block_Cyclic（k）分布方式下,全局数组到局部数组转换的计算方法,这些方法已在p-HPF编译器中得到实现并证明了其有效性.最后讨论了分布数据描述的标准化对实现并行计算系统的可移植性和可重用性的意义.