CN117149706B - 一种地震模拟数据的大规模并行优化方法及系统 - Google Patents

一种地震模拟数据的大规模并行优化方法及系统 Download PDF

Info

Publication number
CN117149706B
CN117149706B CN202311401949.8A CN202311401949A CN117149706B CN 117149706 B CN117149706 B CN 117149706B CN 202311401949 A CN202311401949 A CN 202311401949A CN 117149706 B CN117149706 B CN 117149706B
Authority
CN
China
Prior art keywords
data
restarting
compression
output
wave field
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202311401949.8A
Other languages
English (en)
Other versions
CN117149706A (zh
Inventor
殷泽坤
刘小慧
花梦圆
刘卫国
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shandong University
Original Assignee
Shandong University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shandong University filed Critical Shandong University
Priority to CN202311401949.8A priority Critical patent/CN117149706B/zh
Publication of CN117149706A publication Critical patent/CN117149706A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN117149706B publication Critical patent/CN117149706B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/10File systems; File servers
    • G06F16/11File system administration, e.g. details of archiving or snapshots
    • G06F16/128Details of file system snapshots on the file-level, e.g. snapshot creation, administration, deletion
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/10File systems; File servers
    • G06F16/17Details of further file system functions
    • G06F16/172Caching, prefetching or hoarding of files
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/10File systems; File servers
    • G06F16/17Details of further file system functions
    • G06F16/174Redundancy elimination performed by the file system
    • G06F16/1744Redundancy elimination performed by the file system using compression, e.g. sparse files
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F3/00Input arrangements for transferring data to be processed into a form capable of being handled by the computer; Output arrangements for transferring data from processing unit to output unit, e.g. interface arrangements
    • G06F3/06Digital input from, or digital output to, record carriers, e.g. RAID, emulated record carriers or networked record carriers
    • G06F3/0601Interfaces specially adapted for storage systems
    • G06F3/0602Interfaces specially adapted for storage systems specifically adapted to achieve a particular effect
    • G06F3/0608Saving storage space on storage systems
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F3/00Input arrangements for transferring data to be processed into a form capable of being handled by the computer; Output arrangements for transferring data from processing unit to output unit, e.g. interface arrangements
    • G06F3/06Digital input from, or digital output to, record carriers, e.g. RAID, emulated record carriers or networked record carriers
    • G06F3/0601Interfaces specially adapted for storage systems
    • G06F3/0628Interfaces specially adapted for storage systems making use of a particular technique
    • G06F3/0638Organizing or formatting or addressing of data
    • G06F3/0643Management of files
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F3/00Input arrangements for transferring data to be processed into a form capable of being handled by the computer; Output arrangements for transferring data from processing unit to output unit, e.g. interface arrangements
    • G06F3/06Digital input from, or digital output to, record carriers, e.g. RAID, emulated record carriers or networked record carriers
    • G06F3/0601Interfaces specially adapted for storage systems
    • G06F3/0668Interfaces specially adapted for storage systems adopting a particular infrastructure
    • G06F3/0671In-line storage system
    • G06F3/0673Single storage device
    • G06F3/0674Disk device
    • G06F3/0676Magnetic disk device
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F9/00Arrangements for program control, e.g. control units
    • G06F9/06Arrangements for program control, e.g. control units using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
    • G06F9/46Multiprogramming arrangements
    • G06F9/50Allocation of resources, e.g. of the central processing unit [CPU]
    • G06F9/5061Partitioning or combining of resources

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本公开提供了一种地震模拟数据的大规模并行优化方法及系统,涉及地震数据高性能计算技术领域,包括获取地震模拟中上一时间段输出的波场快照以及重启restart文件并进行LZ4压缩;判断上一时间段程序是否产生异常退出断点,下一时间段是否从最近断点重启;若是从最近断点重启,则解压上一时间段输出重启restart文件进行地震模拟,通过分组IO优化策略,获取输出的下一时间段的波场快照,并保存重启文件,分别再进行LZ4压缩后写入磁盘;若不是从最近断点重启,则重新进行地震模拟,并通过分组IO优化策略输出波场快照以及重启文件,分别再进行LZ4压缩后写入磁盘。本公开大大提高了大规模地震模拟时的IO效率。

Description

一种地震模拟数据的大规模并行优化方法及系统
技术领域
本公开涉及地震数据高性能计算技术领域,具体涉及一种地震模拟数据的大规模并行优化方法及系统。
背景技术
本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的背景技术信息,不必然构成在先技术。
完整的大规模复杂地震过程模拟工作流程十分复杂,并且地震发生地的地形区域地质结构极其复杂,基于高性能计算系统的典型地震应用模拟涉及海量数据的频繁读写、通信和计算等,对系统的性能和稳定均带来了严峻挑战。在震源算法和地震波模拟算法的基础上,需要进一步研发确保E级系统处理地震大数据的支撑模块,才能确保复杂过程地震模拟软件处理所需海量数据、复杂计算等的鲁棒性。
地震过程模拟的输出主要包括两个方面:波场快照和重启restart文件,为了将地震模拟结果动态展示出来,以及实时检测地震模拟结果正确性,需要将地震模拟结果每隔固定的迭代步输出到本地磁盘。这些结果是地震波在某个时刻的快照,是分析地震模拟结果或可视化的必要数据,而其输出文件的大小通常在几百GB到几十TB数量级。
一次大规模的地震模拟可能需要数十个小时甚至数天来完成,在这种情况下,能够用于保存和恢复断点的重启控制模块显得尤为重要,可以有效预防地震模拟程序由于出现不可恢复的错误而浪费大量机时。在地震波传播过程模拟计算时,定期将每个进程参与迭代计算的内部状态变量存储到硬盘中(断点),这样当程序异常退出时,地震模拟可从最近的断点启动以便继续模拟。而重启restart模块的输出文件比波场快照的输出文件更大,约几百TB。
在波场快照输出与重启restart模块中,IO是对性能影响最大的瓶颈。例如在30m分辨率下,每个重启检查点需输出的内部状态变量超过30多TB,这对新一代超算文件系统的IO带宽和存储容量都造成巨大挑战。因此为了提高地震模拟中的IO效率,减少IO开销,需要确保复杂过程地震模拟软件处理所需海量数据、复杂计算等的鲁棒性。
神威超算系统使用的文件系统是Lustre分布式文件系统,每一个节点均没有本地磁盘,而是访问共享文件系统。根据以往的经验,神威超算系统中每个目录的文件数量超过6,000的情况会不同程度地影响到此目录下的IO效率。在复杂地震模拟中,当600,000个进程同时发起IO请求时,第一种方案,假设仅设置1个IO代理进程,所有进程都将数据归约到这一个代理进程,这会使得该IO代理进程压力极大,整体上IO效率极低,同时输出文件大小可达几百TB数量级,会过分占用存储空间,本地磁盘空间严重不足,可以考虑对文件进行压缩处理,同时本情况下,仅使用一个进程进行压缩,显然效率低下;第二种方案,假设将每一个进程都设置为IO代理进程,600,000进程并行处理大量的IO请求,会导致系统压力很大,其IO效率仍然很低甚至有可能出现读写卡死的情况,另外,还需要专门写一个后处理程序将所有IO代理进程的输出文件进行合并,这会增加出错风险,使得整体IO开销大大增加。
发明内容
本公开为了解决上述问题,提出了一种地震模拟数据的大规模并行优化方法及系统,通过分组IO和LZ4压缩解决IO效率低和磁盘空间不足的问题。
根据一些实施例,本公开采用如下技术方案:
一种地震模拟数据的大规模并行优化方法,包括:
获取地震模拟中上一时间段输出的波场快照以及重启restart文件并进行LZ4压缩;
判断上一时间段程序是否产生异常退出断点,下一时间段是否从最近断点重启;
若是从最近断点重启,则解压上一时间段输出重启restart文件进行地震模拟,通过分组IO优化策略,获取输出的下一时间段的波场快照,并保存重启文件,分别再进行LZ4压缩后写入磁盘;
若不是从最近断点重启,则重新进行地震模拟,并通过分组IO优化策略输出波场快照以及重启文件,分别再进行LZ4压缩后写入磁盘。
作为一种实施例,所述压缩方式为实时压缩。
作为一种实施例,所述进行LZ4压缩是对地震模拟输出的波场快照和重启文件进行实时压缩,并且在不同时刻的文件压缩率为20%-90%。
作为一种实施例,所述分组IO优化策略为:当多个进程同时发起IO请求时,将多个进程分成若干组,并将IO请求分散到不同的文件系统目录。
作为一种实施例,所述分组IO优化的分组依据为:根据进程所在的坐标位置确立分组,设置IO代理进程,由代理程序输出局部数据。
作为一种实施例,每一组进程的IO请求被平均分散到不同的节点和IO代理。
作为一种实施例,所述波场快照以及重启文件每隔固定的迭代步输出到本地磁盘。
作为一种实施例,获取地震模拟中上一时间段输出的波场快照以及重启restart文件并进行LZ4压缩,包括:设置的是每隔a个迭代步输出一次波场快照,那么每隔a个迭代步,地震模拟软件都会通过分组IO策略输出并保存波场快照文件,由每个进程组的代理进程负责收集本进程组的所有数据,并通过LZ4压缩方法实时压缩数据并写入磁盘。
作为一种实施例,若设置的是每隔b,波场快照的输出频次通常是高于断点保存的频次的,即a通常是小于b个迭代步输出一次波场快照,那么每隔b个迭代步,地震模拟软件也都会通过分组IO策略输出并保存重启restart文件,由每个进程组的代理进程负责收集本进程组所有的数据,并通过LZ4压缩方法实时压缩数据并写入磁盘。
根据一些实施例,本公开采用如下技术方案:
一种地震模拟数据的大规模并行优化系统,包括:
数据获取模块,用于获取地震模拟中上一时间段输出的波场快照以及重启restart文件并进行LZ4压缩;
数据更新迭代模块,用于判断上一时间段程序是否产生异常退出断点,下一时间段是否从最近断点重启;
若是从最近断点重启,则解压上一时间段输出重启restart文件进行地震模拟,通过分组IO优化策略,获取输出的下一时间段的波场快照,并保存重启文件,分别再进行LZ4压缩后写入磁盘;
若不是从最近断点重启,则重新进行地震模拟,并通过分组IO优化策略输出波场快照以及重启文件,分别再进行LZ4压缩后写入磁盘。
与现有技术相比,本公开的有益效果为:
本公开的分组IO优化策略可以有效地降低文件系统代理的压力和调度开销,大大提高了大规模地震模拟时的IO效率。
本公开使用了LZ4压缩方法对地震模拟的输出包括波场快照和重启文件进行压缩,在不同时刻的文件压缩率为20%-90%,可以有效降低输出文件大小,减小存储开销,节约IO带宽和存储空间。
本公开分组IO优化和LZ4实时压缩使得地震模拟软件系统并行读写海量文件更快,实现了高效存取,从整体上提高了地震模拟效率,尽可能减少了计算资源的浪费,进一步提高基于国产E级系统的复杂地震模拟软件的性能,更加方便示范应用的开展以及推广。
附图说明
构成本公开的一部分的说明书附图用来提供对本公开的进一步理解,本公开的示意性实施例及其说明用于解释本公开,并不构成对本公开的不当限定。
图1为本公开实施例所述的方法流程示意图;
图2为本公开的分组IO和LZ4压缩示意图。
具体实施方式
下面结合附图与实施例对本公开作进一步说明。
应该指出,以下详细说明都是例示性的,旨在对本公开提供进一步的说明。除非另有指明,本文使用的所有技术和科学术语具有与本公开所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
需要注意的是,这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式,而非意图限制根据本公开的示例性实施方式。如在这里所使用的,除非上下文另外明确指出,否则单数形式也意图包括复数形式,此外,还应当理解的是,当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时,其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
实施例1
本公开的一种实施例中提供了一种地震模拟数据的大规模并行优化方法,包括:
获取地震模拟中上一时间段输出的波场快照以及重启restart文件并进行LZ4压缩;
判断上一时间段程序是否产生异常退出断点,下一时间段是否从最近断点重启;
若是从最近断点重启,则解压上一时间段输出重启restart文件进行地震模拟,通过分组IO优化策略,获取输出的下一时间段的波场快照,并保存重启文件,分别再进行LZ4压缩后写入磁盘;
若不是从最近断点重启,则重新进行地震模拟,并通过分组IO优化策略输出波场快照以及重启文件,分别再进行LZ4压缩后写入磁盘。
如图1所示,整个对地震输出的数据进行并行优化的方法为:
首先整个地震模拟软件的运行需要先判断是否需要从最近的断点启动以便继续进行模拟。
如果需要,那么获取并解压最近一次的重启文件,地震模拟开始从这个断点启动继续进行地震模拟;如果不需要,那么重新开始进行地震模拟。
此时,即地震模拟软件运行时,假设程序设置的是每隔a(可调整)个迭代步输出一次波场快照,那么每隔a个迭代步,地震模拟软件都会通过分组IO策略输出并保存波场快照文件,具体表现为由每个进程组的代理进程负责收集本进程组的所有数据,并通过LZ4压缩方法实时压缩数据并写入磁盘。
假设程序设置的是每隔b(可调整,同时波场快照输出是为了将地震模拟结果动态展示出来,以及实时检测地震模拟结果正确性,所以波场快照的输出频次通常是高于断点保存的频次的,即a通常是小于b的,例如设置a=200,b=1000)个迭代步保存一次断点,那么每隔b个迭代步,地震模拟软件也都会通过分组IO策略输出并保存重启restart文件,具体表现为由每个进程组的代理进程负责收集本进程组所有的数据(每个进程参与迭代计算的内部状态变量),并通过LZ4压缩方法实时压缩数据并写入磁盘。
作为一种实施例,所述压缩方式为实时压缩。
作为一种实施例,所述分组IO优化策略为:当多个进程同时发起IO请求时,将多个进程分成若干组,并将IO请求分散到不同的文件系统目录。
分组的依据为:根据进程所在的坐标位置确立分组,设置IO代理进程,由代理程序输出局部数据。
具体的,当600,000进程同时发起IO请求时,把进程分成若干组,每组约5,000个进程,并将IO请求分散到不同的文件系统目录。在进行IO分组时,依据进程所在坐标位置确立分组,为了唯一标识每一个进程,通过进程ID区分每一个进程,用坐标系来更方便的计算进程ID,例如在图2,进程ID为5的坐标位置为y=0,z=5,即可通过y*10+z计算得到该进程的唯一标识ID号5。
关于根据坐标位置分组,当总共600,000进程,可设置120(可调整)个进程组,每个进程组约5000个进程,然后为了方便,可以设置0号到4999号这5000个进程作为第1个进程组,以此类推就完成了根据坐标位置分组工作;每组设置IO代理进程,(如yz平面的进程将数据归约到几个代理进程),代理进程负责将本进程组的所有数据收集起来并进行后面的压缩操作;由代理程序输出局部数据。每个进程组的所有数据需要归约到本进程组的代理进程,那这个代理进程所得到的数据相对于所有600,000个进程的数据来说就是局部数据。
在这种IO组织方式中,每一组进程的IO请求都被平均分散到不同的节点和IO代理,能有效避免IO代理间负载不均衡现象。分组IO可以有效地降低文件系统代理的压力和调度开销,大大提高了大规模地震模拟时的IO效率。
地震过程模拟的输出主要包括两个方面:波场快照和重启restart文件。将地震模拟结果每隔固定的迭代步输出到本地磁盘,具体的,使用了LZ4压缩方法对地震模拟的输出包括波场快照和重启文件进行压缩,在不同时刻的文件压缩率为20%-90%,可以有效降低输出文件大小,减少存储开销,节约IO带宽和存储空间。
如图2所示,假设复杂地震模拟软件的输出是大小为1000×1000×1000的三维数据,进程数目设置为10×10×10,其映射关系为一个进程处理100×100×100大小的数据,取一个yz平面作为本文优化方法的示意图背景,那么一个yz面的进程数目为10×10。我们的分组IO策略即将所有进程分成5(该数据不固定可调整)个进程一组,并设置组内进程号最大的那个进程为IO代理进程。如图1所示,0,1,2,3,4号进程被划分为一个进程组,其中4号进程被设置为IO代理进程,4号进程需要收集0,1,2,3号进程的数据并将其写入磁盘,分组IO策略有效缓解了IO压力;当IO代理进程(如:4号进程、9号进程、14号进程等等)将数据写入磁盘时,同时使用LZ4压缩方法对数据文件进行实时压缩,可有效降低文件大小,节约存储空间,同时多个IO代理进程并行压缩,提高了压缩效率。
实施例2
本公开的一种实施例中提供了一种地震模拟数据的大规模并行优化系统,包括:
数据获取模块,用于获取地震模拟中上一时间段输出的波场快照以及重启restart文件并进行LZ4压缩;
数据更新迭代模块,用于判断上一时间段程序是否产生异常退出断点,下一时间段是否从最近断点重启;
若是从最近断点重启,则解压上一时间段输出重启restart文件进行地震模拟,通过分组IO优化策略,获取输出的下一时间段的波场快照,并保存重启文件,分别再进行LZ4压缩后写入磁盘;
若不是从最近断点重启,则重新进行地震模拟,并通过分组IO优化策略输出波场快照以及重启文件,分别再进行LZ4压缩后写入磁盘。
其中,所述系统具体所执行的方法为:
获取地震模拟中上一时间段输出的波场快照以及重启restart文件并进行LZ4压缩;
判断上一时间段程序是否产生异常退出断点,下一时间段是否从最近断点重启;
若是从最近断点重启,则解压上一时间段输出重启restart文件进行地震模拟,通过分组IO优化策略,获取输出的下一时间段的波场快照,并保存重启文件,分别再进行LZ4压缩后写入磁盘;
若不是从最近断点重启,则重新进行地震模拟,并通过分组IO优化策略输出波场快照以及重启文件,分别再进行LZ4压缩后写入磁盘。
本公开是参照根据本公开实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上,使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
上述虽然结合附图对本公开的具体实施方式进行了描述,但并非对本公开保护范围的限制,所属领域技术人员应该明白,在本公开的技术方案的基础上,本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本公开的保护范围以内。

Claims (6)

1.一种地震模拟数据的大规模并行优化方法,其特征在于,包括:
获取地震模拟中上一时间段输出的波场快照以及重启restart文件并进行LZ4压缩;
获取地震模拟中上一时间段输出的波场快照以及重启restart文件并进行LZ4压缩,包括:设置的是每隔a个迭代步输出一次波场快照,那么每隔a个迭代步,地震模拟软件都会通过分组IO策略输出并保存波场快照文件,由每个进程组的代理进程负责收集本进程组的所有数据,并通过LZ4压缩方法实时压缩数据并写入磁盘;
若设置的是每隔b个迭代步,波场快照的输出频次高于断点保存的频次,即a是小于b个迭代步输出一次波场快照,那么每隔b个迭代步,地震模拟软件也都会通过分组IO策略输出并保存重启restart文件,由每个进程组的代理进程负责收集本进程组所有的数据,并通过LZ4压缩方法实时压缩数据并写入磁盘;
判断上一时间段程序是否产生异常退出断点,下一时间段是否从最近断点重启;
若是从最近断点重启,则解压上一时间段输出重启restart文件进行地震模拟,通过分组IO优化策略,获取输出的下一时间段的波场快照,并保存重启文件,分别再进行LZ4压缩后写入磁盘;
所述分组IO优化策略为:当多个进程同时发起IO请求时,将多个进程分成若干组,并将IO请求分散到不同的文件系统目录;
分组IO优化的分组依据为:根据进程所在的坐标位置确立分组,设置IO代理进程,由代理程序输出局部数据;
若不是从最近断点重启,则重新进行地震模拟,并通过分组IO优化策略输出波场快照以及重启文件,分别再进行LZ4压缩后写入磁盘。
2.如权利要求1所述的一种地震模拟数据的大规模并行优化方法,其特征在于,所述LZ4压缩为实时压缩。
3.如权利要求1所述的一种地震模拟数据的大规模并行优化方法,其特征在于,所述进行LZ4压缩是对地震模拟输出的波场快照和重启文件进行实时压缩,并且在不同时刻的文件压缩率为20%-90%。
4.如权利要求1所述的一种地震模拟数据的大规模并行优化方法,其特征在于,每一组进程的IO请求被平均分散到不同的节点和IO代理。
5.如权利要求1所述的一种地震模拟数据的大规模并行优化方法,其特征在于,所述波场快照以及重启文件每隔固定的迭代步输出到本地磁盘。
6.一种地震模拟数据的大规模并行优化系统,其特征在于,包括:
数据获取模块,用于获取地震模拟中上一时间段输出的波场快照以及重启restart文件并进行LZ4压缩;
获取地震模拟中上一时间段输出的波场快照以及重启restart文件并进行LZ4压缩,包括:设置的是每隔a个迭代步输出一次波场快照,那么每隔a个迭代步,地震模拟软件都会通过分组IO策略输出并保存波场快照文件,由每个进程组的代理进程负责收集本进程组的所有数据,并通过LZ4压缩方法实时压缩数据并写入磁盘;
若设置的是每隔b个迭代步,波场快照的输出频次高于断点保存的频次,即a是小于b个迭代步输出一次波场快照,那么每隔b个迭代步,地震模拟软件也都会通过分组IO策略输出并保存重启restart文件,由每个进程组的代理进程负责收集本进程组所有的数据,并通过LZ4压缩方法实时压缩数据并写入磁盘;
数据更新迭代模块,用于判断上一时间段程序是否产生异常退出断点,下一时间段是否从最近断点重启;
若是从最近断点重启,则解压上一时间段输出重启restart文件进行地震模拟,通过分组IO优化策略,获取输出的下一时间段的波场快照,并保存重启文件,分别再进行LZ4压缩后写入磁盘;
所述分组IO优化策略为:当多个进程同时发起IO请求时,将多个进程分成若干组,并将IO请求分散到不同的文件系统目录;
分组IO优化的分组依据为:根据进程所在的坐标位置确立分组,设置IO代理进程,由代理程序输出局部数据;
若不是从最近断点重启,则重新进行地震模拟,并通过分组IO优化策略输出波场快照以及重启文件,分别再进行LZ4压缩后写入磁盘。
CN202311401949.8A 2023-10-27 2023-10-27 一种地震模拟数据的大规模并行优化方法及系统 Active CN117149706B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202311401949.8A CN117149706B (zh) 2023-10-27 2023-10-27 一种地震模拟数据的大规模并行优化方法及系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202311401949.8A CN117149706B (zh) 2023-10-27 2023-10-27 一种地震模拟数据的大规模并行优化方法及系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN117149706A CN117149706A (zh) 2023-12-01
CN117149706B true CN117149706B (zh) 2024-03-19

Family

ID=88884519

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202311401949.8A Active CN117149706B (zh) 2023-10-27 2023-10-27 一种地震模拟数据的大规模并行优化方法及系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN117149706B (zh)

Citations (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106842320A (zh) * 2017-01-19 2017-06-13 北京大学 Gpu并行三维地震波场生成方法和系统
CN107832017A (zh) * 2017-11-14 2018-03-23 中国石油集团川庆钻探工程有限公司地球物理勘探公司 一种提高地震数据存储io性能的方法及装置
CN108255492A (zh) * 2016-12-28 2018-07-06 学校法人早稻田大学 并行程序的生成方法以及并行化编译装置
CN109116417A (zh) * 2017-06-23 2019-01-01 中国石油化工股份有限公司 一种地震正演模拟中的多级断点保护方法
CN109344135A (zh) * 2018-10-18 2019-02-15 中国海洋石油集团有限公司 一种自动负载均衡的文件锁并行地震处理作业调度方法
CN111475837A (zh) * 2020-04-01 2020-07-31 广东工业大学 一种网络大数据隐私保护方法
CN113960654A (zh) * 2020-07-20 2022-01-21 中国石油天然气股份有限公司 地震数据处理方法及系统
CN114518973A (zh) * 2022-02-18 2022-05-20 成都西南信息控制研究院有限公司 分布式集群节点宕机重启恢复方法
CN115390922A (zh) * 2022-07-18 2022-11-25 山东大学 基于神威架构的地震波模拟算法并行优化方法及系统
CN115471971A (zh) * 2021-06-10 2022-12-13 中国石油化工股份有限公司 盆地模拟阶段数据处理方法、装置及计算机可读存储介质
CN116015311A (zh) * 2023-01-05 2023-04-25 西安电子科技大学 基于滑动字典实现的Lz4文本压缩方法
CN116245997A (zh) * 2023-03-27 2023-06-09 青岛国实科技集团有限公司 基于超级计算机的三维模型动态渲染并行加速方法、系统
CN116257338A (zh) * 2022-12-29 2023-06-13 济南超级计算中心有限公司 Blender渲染在神威超算中的并行优化方法及系统

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8296119B2 (en) * 2007-11-05 2012-10-23 Cadence Design Systems, Inc. Saving and restarting discrete event simulations
US8856462B2 (en) * 2012-11-16 2014-10-07 International Business Machines Corporation Reducing run time in seismic imaging computing

Patent Citations (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108255492A (zh) * 2016-12-28 2018-07-06 学校法人早稻田大学 并行程序的生成方法以及并行化编译装置
CN106842320A (zh) * 2017-01-19 2017-06-13 北京大学 Gpu并行三维地震波场生成方法和系统
CN109116417A (zh) * 2017-06-23 2019-01-01 中国石油化工股份有限公司 一种地震正演模拟中的多级断点保护方法
CN107832017A (zh) * 2017-11-14 2018-03-23 中国石油集团川庆钻探工程有限公司地球物理勘探公司 一种提高地震数据存储io性能的方法及装置
CN109344135A (zh) * 2018-10-18 2019-02-15 中国海洋石油集团有限公司 一种自动负载均衡的文件锁并行地震处理作业调度方法
CN111475837A (zh) * 2020-04-01 2020-07-31 广东工业大学 一种网络大数据隐私保护方法
CN113960654A (zh) * 2020-07-20 2022-01-21 中国石油天然气股份有限公司 地震数据处理方法及系统
CN115471971A (zh) * 2021-06-10 2022-12-13 中国石油化工股份有限公司 盆地模拟阶段数据处理方法、装置及计算机可读存储介质
CN114518973A (zh) * 2022-02-18 2022-05-20 成都西南信息控制研究院有限公司 分布式集群节点宕机重启恢复方法
CN115390922A (zh) * 2022-07-18 2022-11-25 山东大学 基于神威架构的地震波模拟算法并行优化方法及系统
CN116257338A (zh) * 2022-12-29 2023-06-13 济南超级计算中心有限公司 Blender渲染在神威超算中的并行优化方法及系统
CN116015311A (zh) * 2023-01-05 2023-04-25 西安电子科技大学 基于滑动字典实现的Lz4文本压缩方法
CN116245997A (zh) * 2023-03-27 2023-06-09 青岛国实科技集团有限公司 基于超级计算机的三维模型动态渲染并行加速方法、系统

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
分布式地震数据文件系统;刘永江;邵庆;彭淑罗;;计算机技术与发展(第11期);215-218 *
面向大规模集群的并行I/O用户层配置优化策略;田鸿运;武林平;董勇;景翠萍;罗红兵;莫则尧;;国防科技大学学报(第02期);26-33 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN117149706A (zh) 2023-12-01

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN107665219B (zh) 一种日志管理方法及装置
CN1147650A (zh) 多处理系统
CN104850480A (zh) 高密度存储服务器硬盘性能测试的方法及装置
JP2016100006A (ja) パフォーマンス試験のためのベンチマーク・アプリケーションを生成する方法および装置
US20130346712A1 (en) Source cleaning cascaded volumes
WO2021029952A1 (en) Data race analysis based on altering function internal loads during time-travel debugging
Riesen et al. See applications run and throughput jump: The case for redundant computing in HPC
CN101729421B (zh) 一种基于时分复用的存储方法和装置
US11409798B2 (en) Graph processing system including different kinds of memory devices, and operation method thereof
CN110083488B (zh) 一种面向gpgpu的细粒度低开销的容错系统
CN111488323A (zh) 一种数据处理方法、装置及电子设备
CN117149706B (zh) 一种地震模拟数据的大规模并行优化方法及系统
Kavitha et al. Task failure resilience technique for improving the performance of MapReduce in Hadoop
CN104424326B (zh) 一种数据处理方法及装置
CN112965845A (zh) 延迟分析方法、电子设备及存储介质
CA2446434A1 (en) Benchmark testing
Qi et al. Data mining based root-cause analysis of performance bottleneck for big data workload
Trahay et al. Selecting points of interest in traces using patterns of events
CN114138424B (zh) 一种虚拟机内存快照生成方法、装置及电子设备
CN115391106A (zh) 一种备端资源池化的方法、系统及装置
CN114064982A (zh) 基于快照相似性的大规模时变图存储方法及系统
CN110941512B (zh) redis增量复制方法及装置、终端设备和存储介质
CN109947365B (zh) 一种分布式存储数据校验方法及装置
CN109116417B (zh) 一种地震正演模拟中的多级断点保护方法
Cornwell et al. Optimized I/O operations for checkpoint creation in BLCR

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant