快速行进方法通常用于扩展各个字段中的前面模拟，例如流体动力学，计算机图形和微电子，以恢复级别集合函数的签名距离字段属性，也称为重新启动。为了提高重新距离步骤的性能，已经开发了快速行进方法的并行算法以及对层次网格的支持；后者在局部支持模拟域的更高分辨率，同时限制了对整体计算需求的影响。在这项工作中，先前开发的多网性快速行进方法通过所谓的基于块的分解步骤扩展，以改善层次结构网格的串行和并行性能。OpenMP任务用于基于每个网格的基础粗粒平行化。开发的方法提供了改进的负载平衡，因为该算法采用了高网格分配学位，从而使网格分区与各种网格尺寸之间的平衡。对具有不同复杂性的代表性几何形状进行了各种基准和参数研究。在24核Intel Skylake Computing平台上的各种测试用例中，串行性能提高了21％，而平行速度为7.4至19.1，有效地使以前方法的并行效率增加了一倍。©2021作者。由Elsevier B.V.这是CC下的开放访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）。