This paper is concerned with the inter-code load balancing in large-scale partitioned multi-physics/multi-scale simulations. More specifically, we consider partitioned simulations running separate codes for different physical phenomena. An additional software is used for technical and numerical coupling. A data-based approach is introduced to address load balancing between the involved codes and improve the performance of the coupled simulations. Performance Model Normal Form (PMNF) regression is considered to find an empirical performance model for each solver. Then, an appropriate optimization problem is derived and solved to find the optimal core distribution between solvers. The optimization problem directly depends on the equation coupling type (serial or parallel). To show the effectiveness of the proposed method, we use two test cases in the context of fluid acoustics coupling. Numerical scalability and performance analysis shows that the proposed method provides significant improvements in terms of load balancing and in most cases the load imbalance is almost removed (around 1%). In addition, due to the optimal usage of computation capacity, the new method considerably improves the scalability. We also compare the load balancing results with a solver-specific scheme and show that, even though the data-based method does not explicitly use information about mesh size, discretization type and numerical methods used by solvers, it can achieve comparable results.

本文涉及大规模分区多物理场/多尺度仿真中的代码间负载平衡。更具体地说，我们考虑针对不同的物理现象运行单独代码的分区模拟。附加软件用于技术和数值耦合。引入了一种基于数据的方法来解决相关代码之间的负载平衡并提高耦合模拟的性能。考虑使用性能模型范式（PMNF）回归来找到每个求解器的经验性能模型。然后，导出并求解适当的优化问题，以找到求解器之间的最佳核心分布。优化问题直接取决于方程耦合类型（串行或并行）。为了证明所提出方法的有效性，我们在流体声学耦合的背景下使用两个测试用例。数值可伸缩性和性能分析表明，所提出的方法在负载平衡方面提供了显着的改进，并且在大多数情况下，几乎消除了负载不平衡（大约1％）。另外，由于计算能力的最佳利用，新方法大大提高了可伸缩性。我们还将负载平衡结果与特定于求解器的方案进行比较，结果表明，即使基于数据的方法未明确使用有关求解器使用的网格大小，离散化类型和数值方法的信息，它也可以实现可比的结果。数值可伸缩性和性能分析表明，所提出的方法在负载平衡方面提供了显着的改进，并且在大多数情况下，几乎消除了负载不平衡（大约1％）。另外，由于计算能力的最佳利用，新方法大大提高了可伸缩性。我们还将负载平衡结果与特定于求解器的方案进行比较，结果表明，即使基于数据的方法未明确使用有关求解器使用的网格大小，离散化类型和数值方法的信息，它也可以实现可比的结果。数值可伸缩性和性能分析表明，所提出的方法在负载平衡方面提供了显着的改进，并且在大多数情况下，几乎消除了负载不平衡（大约1％）。另外，由于计算能力的最佳利用，新方法大大提高了可伸缩性。我们还将负载平衡结果与特定于求解器的方案进行比较，结果表明，即使基于数据的方法未明确使用有关求解器使用的网格大小，离散化类型和数值方法的信息，它也可以实现可比的结果。