并发L-BFGS异构率定算法设计与实现

针对分布式水文模型在水文模拟参数率定过程中计算与收敛速度过慢的问题,提出一种面向异构平台的水文模拟并发参数率定方法。对传统的L-BFGS算法进行并发式改造使其结构适应并行计算的率定需求;对HIMS水文模型进行异构移植,使整个水文模型以多线程的形式并发运行于协处理器端;以拉萨河流域为例,在Intel+Nvidia GPU与国产AI加速器的双异构平台部署模型与测试算例。测试结果表明,并发L-BFGS异构率定算法适用于当前主流的"处理器+协处理器"架构,并能够得到较好的率定效果。