Notice bibliographique
Résumé
The Finite Volume Coastal Ocean Model (FVCOM) is a publicly available software package for simulation of ocean processes in coastal areas. The unstructured grid approach used in the model is highly advantageous for resolving dynamics in regions with complex shorelines such as estuaries, embayments, and archipelagos. A growing user community and a demand for large-scale, high resolution simulations has driven the need for the implementation of a portable and efficient parallelization of the FVCOM core code. The triangular grid approach used in FVCOM precludes the utilization of schemes used previously in the parallelization of popular structured grid ocean models. This paper describes recent work on a SPMD parallelization of FVCOM. The METIS partitioning libraries are employed to decompose the domain. Parallel operations are programmed with the Message Passing Interface (MPI) standard interface. Updates for flow quantities near the interprocessor domain boundaries are performed using a mixture of halo and flux summation approaches to minimize communication overhead. Evaluation of the implementation efficiency is made on machines comprising several parallel architectures and interconnect types. The implementation is found to scale well on medium-sized (~ 256 processor) clusters. An execution time model is developed to expose bottlenecks and extrapolate the performance of FVCOM to increasingly available large MPP machines. Application to a model of water circulation in the Gulf of Maine shows that the parallelized code greatly increases the capabilities of the original core scheme by extending practical model simulation timescales and spatial resolution.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».