随着高性能先进计算技术发展，全球先进超算系统已由通用CPU架构转向以“CPU+GPU”为核心的异构计算架构。然而，受地学领域数值模式发展历史影响，大气污染模式以Fortran语言作为首要代码，且仅适用于CPU处理器。

模式团队吴其重副教授、程华琼博士和王兰宁教授积极承担国家重点研发计划和超算专项等重大科研任务，联合河南省生态环境监测和安全中心、中国科学院大气物理研究所等科研团队在国家级超算中心和地球系统模拟大科学装置等平台支持下，开展大气污染数值模式异构计算平台适配和计算优化等研发工作，选取大气污染模式CAMx中的计算密集型模块——平流模块进行技术攻关。团队根据图形处理器（GPU）计算架构特点，通过降低中央处理器（CPU）与加速部件图形处理器（GPU）通讯频次、调整模式数据结构内存访问顺序、二维线程并行计算、“核-卡”协同计算策略等优化方案提升模式在异构计算平台的整体计算效率。在计算结果一致性约束条件下，所研发的模块在英伟达（NVIDIA）Tesla V100图形处理器加速卡获得了1113.6倍加速；计算优化方案使得CAMx模式在V100异构集群整体计算性能获得128.4倍提升。相关工作日前以“GPU-HADVPPM V1.0: a high-efficiency parallel GPU design of the piecewise parabolic method (PPM) for horizontal advection in an air quality model (CAMx V6.10)”为题发表在SCI学术期刊《地学模式进展》（Geoscientific Model Development)上，学部博士生曹凯为该学术论文第一作者。

近年来，模式团队致力于在国际先进计算平台、国产自主芯片计算平台开展地球系统模式和大气污染数值模式的研发工作，并取得了突破性进展，实现了模式在国产异构计算平台的适配和计算优化应用，支持我国超算领域应用和国家生态文明建设需求，相关研究工作得到了国家重点研发计划课题（2020YFA0607804）、国家超级计算郑州中心创新生态系统建设科技专项项目（201400210700）和北京高精尖学科“陆地表层学”联合资助。

【论文信息】：

Cao, K., Wu, Q.*, Wang, L.*, Wang, N., Cheng, H., Tang, X., Li, D., and Wang, L.*: GPU-HADVPPM V1.0: a high-efficiency parallel GPU design of the piecewise parabolic method (PPM) for horizontal advection in an air quality model (CAMx V6.10), Geosci. Model Dev., 16, 4367–4383, https://doi.org/10.5194/gmd-16-4367-2023, 2023.

图1 Fortran版本，C语言版本平流求解程序在CPU端以及CUDA C版本平流求解程序在GPU端运行时间，单位：秒。