Parallel Performance And Benchmarking Of The CE-QUAL-ICMFamily Of Three-dimensional Water Quality Models
Notice bibliographique
Résumé
Accurate analyses of water quality issues pertaining to waterways require the application of eutrophication and contaminant transport/fate models to evaluate management alternatives. The movement of models to scalable, parallel computing platforms is a necessity since these simulations exhaust the resources of single processor computing systems. The CE-QUAL-ICM family of three-dimensional water quality models, developed at the U.S. Army Engineer Research and Development Center Waterways Experiment Station (WES), Vicksburg, MS, consists of an eutrophication model (ICM) and a transport/fate model (ICM/TOXI). Both codes were parallelized by combining a single program multiple data (SPMD) execution model with data domain decomposition using the message passing interface (MPI) library. Two different domain decomposition strategies were tested for performance, a Hilbert Space-Filling technique from the Center for Subsurface Modeling, University of Texas at Austin and the METIS multi-level graph partitioning package from the University of Minnesota. Evaluating the parallel versions included obtaining performance statistics on three platforms: IBM-SP, Cray T3E, and SGI Origin 2000. Results from the code parallelization effort indicate an order of magnitude decrease in model run-time can be achieved with as little as 16 processors. Furthermore, the application of these parallel codes to grids of varying resolution for the same test site indicate better performance can be obtained as the grid resolution increases.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».