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Parallel performance of shared memory parallel spectral deferred corrections
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AI
DOI：10.1177/10943420251400406.png)
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摘要
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我们研究了并行谱延迟校正法的并行性能，这是一种为初值问题的数值解提供小规模并行性的数值方法。该方案应用于浅水方程，并采用隐式-显式分裂方法，为了提高效率，该方法对快速模态进行隐式积分，对慢速模态进行显式积分。我们描述了针对两个成熟的模拟代码的并行谱延迟校正法的并行OpenMP实现：基于有限体积法的业务化海洋模型ICON-O和基于球谐函数的研究代码SWEET。我们还开发了一个性能模型，并在尤利希超级计算中心（JSC）的JUSUF（SWEET）和JUWELS（ICON-O）系统的单个节点上对实现进行了基准测试。结果表明，在多种精度范围内，求解时间得到了缩短。对于ICON-O，我们展示了在OpenMP循环并行化的情况下，其性能优于当前使用的Adams-Bashforth-2积分器。对于SWEET，我们展示了其性能优于串行谱延迟校正法和二阶隐式-显式积分器。
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