《電子技術應用》
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高分辨率全球非结构网格生成实践
2022年电子技术应用第6期
刘 壮,黄小猛
清华大学 地球系统科学系,北京100084
摘要: 球面质心Voronoi网格(SCVT)是一种高质量的非结构网格,被国内外知名地球系统模式所采用。国际上,已有开源项目Message Passing Interface SCVT(MPI-SCVT)实现了并行的SCVT生成。然而,尽管MPI-SCVT可以很好地适用于一般分辨率网格的生成,当所需网格的分辨率非常高时,MPI-SCVT的使用会出现多个问题,包括初始网格点质量差、大数据MPI通信、外部库调用以及I/O问题。对于这些问题,提出了一整套解决方案。实践表明,应用此方案可以顺利完成全球1.9 km分辨率网格的生成,且到达相同精度时所需迭代步数显著减少,节约了计算时间。
中圖分類號: TP311
文獻標識碼: A
DOI:10.16157/j.issn.0258-7998.222602
中文引用格式: 劉壯,黃小猛. 高分辨率全球非結構網格生成實踐[J].電子技術應用,2022,48(6):103-106,111.
英文引用格式: Liu Zhuang,Huang Xiaomeng. Generating high-resolution global unstructured meshes[J]. Application of Electronic Technique,2022,48(6):103-106,111.
Generating high-resolution global unstructured meshes
Liu Zhuang,Huang Xiaomeng
Department of Earth System Science,Tsinghua University,Beijing 100084,China
Abstract: The Spherical Centroid Voronoi tessellations(SCVT) are a kind of high-quality unstructured meshes, which are adopted by well-known earth system models at home and abroad. Internationally, the open source project Message Passing Interface SCVT(MPI-SCVT) has realized the parallel SCVT generation. However, although MPI-SCVT works well for the generation of general-resolution meshes, the use of MPI-SCVT presents several problems when the required mesh is of very high resolution, including the poor quality of initial mesh points, large data MPI communication problems, external library calling problems and I/O problems. For these problems, a set of solutions are proposed. Practice shows that the application of these solutions can successfully complete the generation of the global 1.9 km resolution grid, and the number of iterations is significantly reduced when reaching the same accuracy, which saves the calculation time.
Key words : generation of unstructured meshes;centroid Voronoi tessellations;high resolution;iteration optimization

0 引言

    近年來,隨著計算機計算能力的提升與數值方法的發展,非結構網格在地球系統模式中得到了越來越多的應用[1-2]。不同于結構網格,非結構網格沒有極點附近網格收縮而出現奇異的問題;同時,非結構網格可以更靈活地處理各種邊界條件、實現局部網格加密等。

在各種非結構網格中,球面質心Voronoi網格[3](Spherical Centroid Voronoi Tessellations,SCVT)因具備良好的性質而得到廣泛應用。生成SCVT一般采用的Lloyd算法[3]是一個不動點迭代算法,其計算量與生成的網格點數成正比。為應對快速生成高分辨率SCVT的挑戰,Jacobsen等[4]提出了基于區域分解和球極投影的并行算法,并在GitHub開源了其代碼(MPI-SCVT:https://github.com/douglasjacobsen/MPI-SCVT)。數值實驗顯示了MPI-SCVT相對于串行算法的加速效果。

    盡管MPI-SCVT可以很好地適用于一般分辨率下SCVT的生成,當所需網格的分辨率非常高(例如2 km以下)時,MPI-SCVT的使用會出現一系列問題。首先,MPI-SCVT內置的幾種網格初始化方法生成的網格點質量較差,與最終的收斂結果距離較遠,這使得迭代步數過多,程序整體運行時間長。其次,高分辨率導致迭代過程中通信的數據量大,MPI-SCVT使用的boost MPI(http://www.boost.org)單次通信數據量超過一定大小(約2 GB)時會出錯。再者,MPI-SCVT調用外部庫Triangle[5]實現平面Delaunay三角網格[4]的構建,當單次輸入網格點數超過約42 600 000時,Triangle無法正常運行。最后,高分辨率導致輸出變量較大,使用外部庫NetCDF-CXX無法完成所需NetCDF文件的輸出。




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作者信息:

劉  壯,黃小猛

(清華大學 地球系統科學系,北京100084)

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