Parallel Performance And Benchmarking Of The CE-QUAL-ICMFamily Of Three-dimensional Water Quality Models
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
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.
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.
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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 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