Цель Hypre о проекте Масштабируемость решения линейных уравнений является разработка масштабируемых алгоритмов и программного обеспечения для решения больших, разреженных систем линейных уравнений на параллельных компьютерах.
Основной программный продукт hypre, библиотека высоких предобуславливателей производительности, который показывает параллельные методы Многосеточный обоих структурированных и неструктурированных проблем сетки.
Проблемы возникают в интересах кодов моделирования разрабатывается в Ливерморской национальной лаборатории и других изучаются физические явления в обороне, экологической, энергетической и биологических наук.
Хотя параллельная обработка необходима для численного решения этих проблем, только она не является достаточным. Масштабируемые численные алгоритмы также требуется. По "масштабируемый" мы обычно понимаем способность эффективно использовать дополнительные вычислительные ресурсы для решения более крупных проблем. Многие факторы способствуют масштабируемости, в том числе архитектуры параллельной машины и параллельной реализации алгоритма. Тем не менее, один важный вопрос часто упускается из виду: масштабируемость самого алгоритма. Здесь масштабируемость описание того, как общий объем вычислительных требования работы растут с размером проблема, которая может быть обсуждены зависит от вычислительной платформы.
Многие из алгоритмов, используемых в современных кодов моделирования основаны на вчерашней неприступный технологии. Это означает, что работа, необходимая для решения более крупных проблем растет гораздо быстрее, чем линейно (оптимальный уровень). Использование масштабируемых алгоритмов можно уменьшить время моделирования на несколько порядков величины, таким образом уменьшая двухдневный пробег на МПП до 30 минут. Кроме того, коды, использующие эту технологию, ограничивается только размером памяти машины, потому что они в состоянии эффективно использовать дополнительные ресурсы компьютера, чтобы решить огромные проблемы.
Масштабируемые алгоритмы позволяют ученым приложений для обоих позу и ответить на новые вопросы. Например, если данное моделирование (с определенного разрешения) занимает несколько дней, чтобы запустить, и изысканный (т.е., более точным) модель займет гораздо больше времени, ученый может отказаться от применения больший, более высокий моделирование верности. Он или она также может быть вынужден сократить объем исследования параметров, потому что при каждом запуске слишком долго. При уменьшении времени выполнения, масштабируемая алгоритм позволяет ученым делать больше моделирования в высоких разрешениях
Что нового В этом выпуске:.
- Эта версия добавляет Вспомогательные-космической расхождение Solver (ADS), избыточный грубой сетке решить опцию BoomerAM, и опция предобуславливатель Евклид в Fortran интерфейсами для решателей ParCSR Крылова.
- Это расширяет AMS и ADS решатели для поддержки (произвольно) высокого порядка Н (завиток) и Н (дел) методы дискретизации.
- Это обновляет и улучшает некоторые из примеров.
- Есть ассорти исправления.
Комментарии не найдены