树状代码的并行化

本文描述了基于 Barnes-Hut 算法的并行树状代码的性能。该代码使用 MPI 信息传递库在分布式内存架构的并行机器上运行 cosmological N-body 模拟。对于固定每个处理器颗粒数的配置，代码的可扩展性在 IBM SP4 机器上测试了最多 P=128 个处理器。在大 P 极限下，每个处理器解决引力相互作用所需的平均 CPU 时间仅高于理想扩展关系预期的约 10%。处理器域每隔一个大时间步根据递归正交二分法确定，使用一种考虑该时间步内总颗粒计算负荷的加权方案。数值测试结果表明，代码的负载平衡效率 L 在 P=32 时较高（>=90%），当 P=128 时降至 L≈80%。在后者情况下发现某些代码性能受机器硬件影响，而所提出的加权方案即使在大 P 极限下也能实现约 L≈90% 的负载平衡。