Load balancing using Hilbert space-filling curves for parallel shallow water simulations
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Представлен метод балансировки нагрузки вычислений с использованием кривых Гильберта применительно к параллельному алгоритму решения уравнений мелкой воды. Рассматриваемая система уравнений мелкой воды возникает в сигма-модели общей циркуляции океана INMOM (Institute of Numerical Mathematics Ocean Model) при разрешении гравитационных волн и является одним из основных блоков модели. Из-за наличия в океанах островов и берегов балансировка нагрузки вычислений на процессоры является особенно актуальной задачей. В качестве одного из таких методов был выбран метод балансировки нагрузки вычислений с использованием кривых Гильберта. Продемонстрирована большая эффективность этого метода по сравнению с равномерным разбиением без балансировки нагрузки и показано, что этот метод служит хорошей альтернативой библиотеке разбиений METIS. Оптимальность реализованного разбиения для мелкой воды точно соответствует оптимальности и для трехмерной сигма-модели INMOM в силу одинакового количества вертикальных уровней во всей расчетной области. This paper presents a method of load balancing using Hilbert space-filling curves applied to a parallel algorithm for solving shallow water equations. We consider the system of shallow water equations in the form presented in the ocean general circulation sigma-model INMOM (Institute of Numerical Mathematics Ocean Model). This system of equations is one of the basic blocks of the model. Due to land points in the computational grid, the load balancing is an especially urgent task. The method of load balancing using Hilbert space-filling curves is chosen as one of such methods. The paper demonstrates the greater efficiency of this method in comparison with the uniform partitioning without load balancing. It is shown that this method is a good alternative to the METIS standard library. Moreover, the optimality of the implemented partition for the shallow water equations exactly corresponds to the optimality for the INMOM three-dimensional sigma-model due to the same number of vertical levels in the entire computational domain.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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