Scalability Study on Large-Scale Parallel Finite Element Computing in PANDA Frame
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
A Finite-element parallel computing frame—PANDA and its implementation processes are introduced. To validate the parallel performance of the PANDA frame, a series of tests were carried out to obtain the computing scale and the speedup ratios. First, three different large-scale freedom degree models (i.e. 1.83 million, 7 million and 10 million) of a typical engineering clamp were created in MSC.Patran and were translated into geometric-grid files that can be identified in PANDA frame. Second, Linear static parallel computations of the three cases were successfully carried out on large parallel computers with preconditioned conjugate gradient methods in PANDA frame. The speedup ratios of the three cases were obtained with a maximum process number of 64. The results show that the PANDA frame is competent for carrying out large-scale parallel computing of 10 million freedom degrees. In each scale，the parallel computing is nearly linearly accelerated along with the increase of process numbers, moreover, a super-linear speedup appears in some cases. The speedup curves show that the linear degree increases when the computing scale enlarges. The influence of different communication bandwidths on computing efficiency was also discussed. All the testing results indicate that the PANDA frame has excellent parallel performance and favorable computing scalability.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle