Two-level dynamic load-balanced p-adaptive discontinuous Galerkin methods for compressible CFD simulations
Notice bibliographique
Résumé
We present a novel approach utilizing two-level dynamic load balancing for p -adaptive discontinuous Galerkin (DG) methods in compressible Computational Fluid Dynamics (CFD) simulations. The high-order explicit first stage, specifically the singly diagonal implicit Runge–Kutta (ESDIRK) method, is employed for time integration, where the pseudo-transient continuation is integrated with the restarted generalized minimal residual (GMRES) method to handle the solution of nonlinear equations at each stage of ESDIRK, excluding the initial stage. Relying on smoothness indicators, we carry out the refinement/coarsening process for p -adaptation with dynamic load balancing. This approach involves a coarse level (distributed memory) decomposition based on MPI paradigm and a fine level (shared memory) decomposition based on OpenMP paradigm, enhancing parallel efficiency. Dynamic load balancing is achieved by computing weights based on degrees of freedom, ensuring balanced computational loads across processors. The parallel computing framework adopts either a graph-based type (ParMETIS and Zoltan) or space-filling curves type (GeMPa) for coarse level partitioning, and a graph-based type (METIS and Zoltan) for fine level partitioning. The effectiveness of the method is demonstrated through numerical examples, highlighting its potential to significantly improve the scalability and efficiency of compressible flow simulations. The numerical simulations were conducted using the CODA flow solver , a state-of-the-art tool developed collaboratively by the French National Aerospace Center (ONERA), the German Aerospace Center (DLR), and Airbus.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».