【技术实现步骤摘要】
本申请涉及资料同化技术，更具体地说，涉及一种资料同化模式中的负载均衡优化方法、装置和计算机可读存储介质。
技术介绍
1、资料同化，通俗来说就是把不同来源的数据通过一系列的处理、调整最终能够综合进行运用的一个过程。在数值天气预报中，资料同化被认为是分析处理随空间和时间分布的观测资料为数值预报提供初始场的一个过程。气象资料同化模式是天气预报的重要环节，其结果直接影响到预报的准确性和可信度。
2、随着气象模式的发展，高分辨率气象预报服务的社会需求的增大，高密度、高时空分布不均的多源多尺度的气象资料(例如，人口密集区域往往被多个雷达覆盖，而较偏远地区则只有一部或没有雷达资料)开始广泛使用。这些观测资料在气象资料同化的数值模式计算时，由于空间分布十分不均匀，从而带来突出的负载均衡问题。同化模式的负载均衡问题往往基于数值模式对方程进行离散计算、离散点构成的网格剖分后各剖分区域间计算量和各分组间通信量展开。国内外对结构网格的负载均衡的方法主要可以分为两类：基于网格剖分，大致包含几何剖分法和图剖分法；基于优化求解的思想，贪婪算法、遗传算法以及结合不同算法的混合优化方法在网格剖分和分组方面，也得到广泛研究和应用。
3、几何剖分法是一种根据物理问题的几何特性来划分计算网格的方法。它可以将计算区域分成不同的子区域，然后将任务分配给这些子区域，以实现负载均衡。几何剖分法相对直观，易于理解，通常适用于具有明显几何结构的问题，如有限元分析中的结构分析。图剖分法是一种基于图论的方法，它将计算任务和它们之间的依赖关系表示为图的节点和边，
4、贪婪算法根据某些规则来选择任务的分配方式，将所有任务排序，然后按照一定的规则逐个分配给可用的计算节点，以达到负载均衡的目标。贪婪算法通常具有较低的计算复杂性，但可能无法找到全局最优解。遗传算法随机生成一组任务分配方案，然后通过交叉、变异和选择等操作来生成新的分配方案，逐渐优化负载均衡性能。这些操作模仿了遗传过程，有助于探索更广泛的解空间。遗传算法适用于复杂的负载均衡问题，可以在大规模计算环境中取得良好的性能。混合优化方法结合了不同的算法，通常通过将贪婪算法和遗传算法等结合在一起，以克服各自算法的局限性，提高负载均衡的效果。
5、气象资料同化数值模式的并行计算方法，存在对区域划分和任务分配方式具有严格的要求的情形，现有的网格划分方法一般需要在大幅改变程序源代码的情况下，才能优化负载均衡问题。
技术实现思路
1、本申请要解决的技术问题在于，针对现有技术的上述缺陷，提供一种资料同化模式中的负载均衡优化方法、装置和计算机可读存储介质，有效结合气象资料同化数值模式的并行计算算法原有的特征，无需深入改变原资料同化数值模式的并行算法源代码。
2、本申请为解决其技术问题在第一方面提出一种资料同化模式中的负载均衡优化方法，所述方法包括如下步骤：s1、获取所有数据的三维空间位置，依据在资料同化模式中运行所耗计算时间，为各类型数据分配权重；s2、通过行划分和列划分相互适应、反复迭代的方式进行最佳区域划分，使得划分的子区域间的数据时间总权重差异最小；s3、输出得到的最佳区域划分的行和列的坐标给资料同化模式使用；其中，步骤s2进一步包括：s21、按照数据权重的空间分布对数据权重进行均匀行划分，均匀分成所需行数；s22、基于步骤s21得到的均匀行划分，对每一行进行n等分列划分，从所有行的n等分列划分中寻找使得所有行的n等分列划分子区域间的数据时间总权重差异最小的一个n等分列划分，依此迭代直至n达到资料同化模式的需求，得到与初始均匀行划分相适应的列划分；s23、基于步骤s22得到的相适应的列划分，对每一列进行n等分行划分，从所有列的n等分行划分中寻找使得所有列的n等分行划分子区域间的数据时间总权重差异最小的一个n等分行划分，依此迭代直至n达到资料同化模式的需求，得到与所述列划分相适应的行划分。
3、根据本申请第一方面的一个实施例中，步骤s1中数据i计算所耗时间ti所对应的权重ωi为：
4、
5、根据本申请第一方面的一个实施例中，步骤s21中按照数据权重的空间分布对数据权重进行均匀行划分进一步包括：对数据权重按空间横向积分，统计空间纵向上数据权重的分布，按照该分布对数据权重进行均匀行划分。
6、根据本申请第一方面的一个实施例中，步骤s22进一步包括：基于均匀行划分，对每一行进行二等分列划分，从所有行的二等分列划分范围里面找出使所有行的二等分列划分子区域间的数据时间总权重差异都最小的一个行的二等分列划分，以该找到的一个行的二等分列划分范围划分所有的行；基于与二等分列划分相同的方法对得到的二等分列划分范围进行四等分列划分，依此迭代直至得到满足资料同化模式需求且子区域间的数据时间总权重差异最小的n等分列划分。
7、根据本申请第一方面的一个实施例中，步骤s23进一步包括：基于步骤s22得到的列划分，对每一列进行二等分行划分，从所有列的二等分行划分范围里面找出使所有列的二等分行划分子区域间的数据时间总权重差异都最小的一个列的二等分行划分，以该找到的一个列的二等分行划分范围划分所有的列；基于与二等分行划分相同的方法对得到的二等分行划分范围进行四等分行划分，依此迭代直至得到满足资料同化模式需求且子区域间的数据时间总权重差异最小的n等分行划分。
8、本申请为解决其技术问题在第二方面提出一种资料同化模式中的负载均衡优化装置，包括：获取模块，用于获取所有数据的三维空间位置，依据在资料同化模式中运行所耗计算时间，为各类型数据分配权重；行列划分模块，用于通过行划分和列划分相互适应、反复迭代的方式进行最佳区域划分，使得划分的子区域间的数据时间总权重差异最小；输出模块，用于输出得到的最佳区域划分的行和列的坐标给资料同化模式使用；其中，所述行列划分模块进一步包括：初始划分单元，用于按照数据权重的空间分布对数据权重进行均匀行划分，均匀分成所需行数；适应列划分单元，用于基于初始划分单元得到的均匀行划分，对每一行进行n等分列划分，从所有行的n等分列划分中寻找使得所有行的n等分列划分子区域间的数据时间总权重差异最小的一个n等分列划分，依此迭代直至n达到资料同化模式的需求，得到与初始均匀行划分相适应的列划分；适应行划分单元，用于基于适应列划分单元得到的相适应的列划分，对每一列进行n等分行划分，从所有列的n等分行划分中寻找使得所有列的n等分行划分子区域间的数据时间总权重差异最小的一个n等分行划分，依此迭代直至n达到资料同化模式的需求，得到与所述列划分相适应的行划分。
9、根据本申请第二方面的一个实施例中，所述获取模块分配数据i计算所耗时间ti所对应的权重ωi为：
10、
11本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种资料同化模式中的负载均衡优化方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的资料同化模式中的负载均衡优化方法，其特征在于，步骤S1中数据i计算所耗时间ti所对应的权重ωi为：
3.根据权利要求1所述的资料同化模式中的负载均衡优化方法，其特征在于，步骤S21中按照数据权重的空间分布对数据权重进行均匀行划分进一步包括：对数据权重按空间横向积分，统计空间纵向上数据权重的分布，按照该分布对数据权重进行均匀行划分。
4.根据权利要求1所述的资料同化模式中的负载均衡优化方法，其特征在于，步骤S22进一步包括：
5.根据权利要求4所述的资料同化模式中的负载均衡优化方法，其特征在于，步骤S23进一步包括：
6.一种资料同化模式中的负载均衡优化装置，其特征在于，包括：
7.根据权利要求6所述的资料同化模式中的负载均衡优化装置，其特征在于，所述获取模块分配数据i计算所耗时间ti所对应的权重ωi为：
8.根据权利要求6所述的资料同化模式中的负载均衡优化装置，其特征在于，所述适应列划分单元进一步
9.一种资料同化模式中的负载均衡优化装置，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-5中任一项所述的资料同化模式中的负载均衡优化方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-5中任一项所述的资料同化模式中的负载均衡优化方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种资料同化模式中的负载均衡优化方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的资料同化模式中的负载均衡优化方法，其特征在于，步骤s1中数据i计算所耗时间ti所对应的权重ωi为：
3.根据权利要求1所述的资料同化模式中的负载均衡优化方法，其特征在于，步骤s21中按照数据权重的空间分布对数据权重进行均匀行划分进一步包括：对数据权重按空间横向积分，统计空间纵向上数据权重的分布，按照该分布对数据权重进行均匀行划分。
4.根据权利要求1所述的资料同化模式中的负载均衡优化方法，其特征在于，步骤s22进一步包括：
5.根据权利要求4所述的资料同化模式中的负载均衡优化方法，其特征在于，步骤s23进一步包括：
6.一种资料同...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘玄成，黄典，冯圣中，
申请(专利权)人：国家超级计算深圳中心深圳云计算中心，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。