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Enregistrement W2074326665 · doi:10.1177/1094342011435159

A modern solver interface to manage solution algorithms in the Community Earth System Model

2012· article· en· W2074326665 sur OpenAlexaff
Katherine J. Evans, Andrew G. Salinger, Patrick H Worley, Stephen Price, William H. Lipscomb, Jeffrey A. Nichols, James B. White, Mauro Perego, Mariana Vertenstein, James Edwards, Jean‐François Lemieux

Notice bibliographique

RevueThe International Journal of High Performance Computing Applications · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensYork UniversityEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesSandia National LaboratoriesOak Ridge National Laboratory
Mots-clésComputer scienceSolverInterface (matter)SoftwareDistributed computingAlgorithmSet (abstract data type)Computational scienceUser interfaceParallel computingTheoretical computer scienceProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Global Earth System Models (ESMs) can now produce simulations that resolve ~50 km features and include finer scale, interacting physical processes. However, the current explicit algorithms that dominate production ESMs require ever-decreasing time steps in order to achieve these fine-resolution solutions, which limits time to solution even when efficiently exploiting the spatial parallelism. Solution methods that overcome these bottlenecks can be quite intricate, and there is no single set of algorithms that perform well across the range of problems of interest. This creates significant implementation challenges, which is further compounded by the complexity of ESMs. Therefore, prototyping and evaluating new algorithms in these models requires a software interface that is flexible, extensible, and easily introduced into the existing software. We describe our efforts to create a parallel solver interface that links the Trilinos collection of solver libraries to the Glimmer Community Ice Sheet Model (Glimmer-CISM), a continental ice-sheet model used in the Community Earth System Model (CESM). We demonstrate this interface within both current and developmental versions of Glimmer-CISM and provide strategies for its integration into the rest of the CESM.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,122

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0360,011

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,227 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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