国产DCU智能算力平台的格子玻尔兹曼并行加速优化方法

本发明涉及工业大数据技术领域，具体为国产DCU智能算力平台的格子玻尔兹曼并行加速优化方法，包括以下步骤：获取模型参数、边界条件数据，根据模型参数和边界条件数据生成格子块描述信息，依据格子块描述信息对分布数据和索引数据进行数据布局转换，采集国产DCU运行状态并生成并行执行策略，按照并行执行策略执行碰撞计算、迁移计算和边界处理，依据失衡判定条件调整迭代任务批次或计算核队列，输出计算结果和记录。本发明通过格子块描述信息、数据布局转换和国产DCU运行状态反馈的协同，使任务划分、数据访问和资源分派与迭代阶段负载变化对应，减少局部等待、重复访问和回传滞后。