面向科学计算可视化的两级并行数据读取加速方法

摘要

科学计算可视化应用IO并发度通常为计算进程规模的1％,典型值为数个至数百个;超级计算机的IO性能可扩展性可达数万至数十万.可视化应用通常无法发挥超级计算机存储子系统的最佳IO性能.两级并行数据读取方法的思想是:首先,在保持可视化进程规模不变的前提下,在进程间进行数据读取任务分配,使得进程间并行读取数据;其次,在可视化进程内引入多线程并行读取数据,使得进程内并行读取数据.根据可视化应用典型IO进程规模，远小于超级计算机存储子系统发挥最佳性能时的IO访问并发度这一特性，提出了面向科学计算可视化的两级并行数据读取加速方法;以典型科学计算可视化应用TeraVAP为基础，设计并实现了功能独立的两级并行数据读取加速模块，验证了可视化两级并行数据读取方法的有效性。