High Performance Computational Fluid Dynamics on Clusters and Clouds : the ADAPT Experience
Notice bibliographique
Résumé
In this thesis, we present our research work in the field of high performance computing in fluid mechanics (CFD)for cluster and cloud architectures. In general, we propose to develop an efficient solver, called ADAPT, for problemsolving of CFDs in a classic view corresponding to developments in MPI and in a view that leads us to representADAPT as a graph of tasks intended to be ordered on a cloud computing platform.As a first contribution, we propose a parallelization of the diffusion-convection equation coupled to a linear systemin 2D and 3D using MPI. A two-level parallelization is used in our implementation to take advantage of the currentdistributed multicore machines. A balanced distribution of the computational load is obtained by using the decompositionof the domain using METIS, as well as a relevant resolution of our very large linear system using the parallelsolver MUMPS (Massive Parallel MUltifrontal Solver).Our second contribution illustrates how to imagine the ADAPT framework, as depicted in the first contribution, asa Service. We transform the framework (in fact, a part of the framework) as a DAG (Direct Acyclic Graph) in orderto see it as a scientific workflow. Then we introduce new policies inside the RedisDG workflow engine, in order toschedule tasks of the DAG, opportunistically. We introduce into RedisDG the possibility to work with dynamic workers(they can leave or enter into the computing system as they want) and a multi-criteria approach to decide on the“best” worker to choose to execute a task. Experiments are conducted on
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».