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图 ４ 二维溃坝模型及 ｔ ＝ ７ｓ 时的模拟结果验证
３．２ 大型水动力模型并行效率分析 为了进一步验证上文模型的有效性并分析其计算效率，本节选取
了一座新建的大型水库（庄里水库）所在流域作为模拟对象，测试前述水动力模型在国产 ＣＰＵ?ＧＰＵ异
构并行计算平台的计算效率。庄里水库位于山东省枣庄市境内，２０１５年开工建设，２０２０年投入使用，
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流域面积为 ７４６ｋｍ ，其中坝址以上流域面积为 ３１９．７７ｋｍ 。曼宁糙率系数为流域水动力模型主要参
数，可根据土地利用资料设定合理的初始值并通过率定过程进行优化 ［３６］ 。模型 ＤＥＭ 分辨率为 ７ｍ，
１?３
网格剖分 ４０１２行、４７１４列（见图 ５（ａ）），初始糙率为 ０．０４ｓ?ｍ ，模拟期为 １ｈ，时间步长为 ０．５ｓ，全
流域上模拟期内发生 ５０ｍｍ均匀降雨。水库中初始水深取兴利水位并记为 ０ｍ。模拟期末（１ｈ后）的
水深分布计算结果见图 ５（ｂ）。定义加速比 Ｒ ＝ Ｔ?Ｔ（Ｔ 为模型单个节点上的计算耗时，Ｔ 为模型在 ｋ
ｋ
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个节点上的并行计算耗时），本算例计算时间和加速比结果如图 ６所示。从图中可以看出：本异构并
行模型具有较强的并行扩展性，增加计算节点的数量可以有效地降低计算时间；加速比随着计算节点
的数量增加而稳定提高。本算例中，使用 ２００个节点可以使计算时间降至 ３ｍｉｎ左右（２００ｓ），实现洪
水演进过程的分钟级模拟。
美国橡树岭国家实验室基于 ＳＵＭＭＩＴ计算机发布的 ＴＲＩＴＯＮ同样采用结构化网格和区域分解策略，
但采用了与本研究不同的 ＭＰＩ ＋ ＣＵＤＡ并行方案，最终在 ６４个计算节点上仅达到 ６倍加速比。拖累其
加速比性能的主要因素是 ＭＰＩ通信与输入?输出造成的固定时间开销（累计大于 １４ｍｉｎ；见文献［２２］中
图 ７）。与之相比，本研究基于数据传输能力更强的国产 ＣＰＵ?ＧＰＵ异构平台，同时在软件方面强化了
数据交换，在类似应用场景下 ＭＰＩ与输入?输出时间开销累计低于 １ｍｉｎ，只用 ７个节点即达到了 ６倍
加速比，表明本研究中并行计算模型和平台的有效性。
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