Hypre tikslas iš Lanksti Linijinis sprendžiame projekto tikslas yra sukurti keičiamo dydžio algoritmus ir programinę įrangą, spręsti didelių, nedidelio Linijinės sistemos lygtis lygiagrečių kompiuterių.
Pagrindinis programinis produktas yra hypre, didelio efektyvumo preconditioners biblioteka, kuri yra lygiagrečiai Multigrid metodus tiek struktūrinių ir nestruktūrinių tinklo problemas.
Iškilus interesų problemas modeliavimo kodai kuriami ne llnl ir kitur studijuoti fizinius reiškinius gynybos, aplinkos apsaugos, energijos ir biologinių mokslų.
Nors lygiagrečiai apdorojimas yra būtinas skaitinio šių problemų sprendimui, vien to nepakanka. Lanksčios skaitiniai algoritmai taip pat reikalaujama. Iki "plečiasi" mes paprastai reiškia gebėjimą efektyviai naudoti papildomus skaičiavimo išteklius, siekiant išspręsti vis didesnį problemų. Daugelis veiksniai prisideda prie mastelio, įskaitant lygiagrečiai kompiuterio architektūros ir lygiagrečios įgyvendinimo algoritmą. Tačiau vienas svarbus klausimas dažnai yra nuvertinamas: pati algoritmą mastelio. Čia, mastelio yra kaip bendra skaičiavimo darbo reikalavimai auga kartu su problemų dydį, kuris gali būti aptartas nepriklauso nuo skaičiavimo platforma aprašymas.
Daugelis algoritmų, naudojamų šiandienos modeliavimo kodai remiasi vakarykščio negali įlipti technologija. Tai reiškia, kad darbas turi spręsti vis didesnes problemas auga daug greičiau nei tiesiškai (optimalus greitis). Nuo keičiamo dydžio algoritmų naudojimas gali sumažinti modeliavimo kartus keliomis eilėmis, taip sumažinant dviejų dienų paleisti ant MPP iki 30 minučių. Be to, kodai, kurie naudoja šią technologiją yra ribojamas tik iš aparato atminties dydis, nes jie galėtų veiksmingai išnaudoti papildomas kompiuterio išteklius spręsti didžiules problemas.
Lanksčios algoritmai galima taikyti mokslininkas ir kelti ir atsakyti į naujus klausimus. Pavyzdžiui, jei suteikta modeliavimas (su tam tikros rezoliucijos) trunka kelias dienas paleisti ir rafinuotas (ty, tikslesnis) Modelis užtruktų daug ilgiau, taikymas mokslininkas gali atsisakyti didesnių, aukštesnio ištikimybę modeliavimas. Jis arba ji taip pat gali būti priversti siaurinti parametro tyrimo sritį, nes kiekvienas paleisti trunka per ilgai. Iki mažėja vykdymo laiką, keičiamo dydžio algoritmas leidžia mokslininkas padaryti daugiau, modeliavimas, ne didesnės skiriamosios gebos
Kas naujo , šioje laidoje.
- Ši versija prideda Pagalbiniai-kosmoso divergencijos sprendėjas (ADS), nereikalingas rupi-Grid išspręsti parinktį BoomerAM ir Euklidas preconditioner galimybė į Fortran sąsajų už ParCSR KRYLOV sprendžiame.
- Ji išplečia AMS ir skelbimų sprendžiame remti (savavališkai) aukštos tvarka H (garbanės) ir H (DIV) diskretizavimo metodai.
- Tai atnaujina ir tobulina kai iš pavyzdžių.
- Yra įvairūs pataisymai.
Komentarai nerastas