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Enregistrement W2727803506

A Load-balancing Tool for Structured Multi-block CFD Applications Applied to a Parallel Newton-Krylov Algorithm

2012· article· en· W2727803506 sur OpenAlex

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.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueNumerical Methods and Algorithms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of TorontoMitacsCanada Research Chairs
Mots-clésComputational fluid dynamicsComputer scienceBlock (permutation group theory)Parallel computingComputational scienceCFD-DEMLoad balancing (electrical power)AlgorithmMathematicsMechanicsPhysicsGeometry
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For high-fidelity parallel computational fluid dynamic (CFD) simulations, multi-block grid methodology makes it possible to simulate flows around complex geometries. An automatic load-balancing tool is developed for a parallel Newton-Krylov algorithm that uses multi-block grids. The load-balancing tool uses a recursive edge bisection tool for splitting blocks to enforce load-balancing constraints. When homogeneous multi-block grids are used, an optional constraint is introduced to control block splitting. For heterogeneous multi-block grids, a block size constraint prevents smaller blocks from being split when the tool is started of with a smaller number of blocks than processors. The load-balancing tool is applied to three-dimensional multi-block grids for a Newton-Krylov solution process applied to the Euler and Reynolds-Averaged Navier-Stokes equations. For heterogeneous grids, significant reductions in turnaround time is obtained using the load-balancing tool than without a load-balancing tool. Finally, using the automatic tool, the scaling properties of the parallel Newton-Krylov algorithm are investigated.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,948
Score d'incertitude au seuil0,857

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,318 · 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