Haute performance pour le calcul de la fluide dynamique sur les clusters et les clouds : l’expérience ADAPT
Bibliographic record
Abstract
Dans cette thèse, nous présentons notre travail de recherche dans le domaine du calcul haute performance en mécanique des fluides (CFD) pour architectures de type cluster et cloud. De manière générale, nous nous proposons de développer un solveur efficace, appelé ADAPT, pour la résolution de problèmes de CFD selon une vue classique correspondant à des développements en MPI et selon une vue qui nous amène à représenter ADAPT comme un graphe de tâches destinées à être ordonnancées sur une plateforme de type cloud computing. Comme première contribution, nous proposons une parallélisation de l’équation de diffusion-convection couplée àun système linéaire en 2D et en 3D à l’aide de MPI. Une parallélisation à deux niveaux est utilisée dans notre implémentation pour exploiter au mieux les capacités des machines multi-coeurs. Nous obtenons une distribution équilibrée de la charge de calcul en utilisant la décomposition du domaine à l’aide de METIS, ainsi qu’une résolution pertinente de notre système linéaire creux de très grande taille en utilisant le solveur parallèle MUMPS (Solveur MUltifrontal Massivement Parallèle). Notre deuxième contribution illustre comment imaginer la plateforme ADAPT, telle que représentée dans la premièrecontribution, comme un service. Nous transformons le framework ADAPT (en fait, une partie du framework)en DAG (Direct Acyclic Graph) pour le voir comme un workflow scientifique. Ensuite, nous introduisons de nouvelles politiques à l’intérieur du moteur de workflow RedisDG, afin de planifier les tâches du DAG, de manière opportuniste.Nous introduisons dans RedisDG la possibilité de travailler avec des machines dynamiques (elles peuvent quitter ou entrer dans le système de calcul comme elles veulent) et une approche multi-critères pour décider de la “meilleure”machine à choisir afin d’exécuter une tâche. Des expériences sont menées sur le workflow ADAPT pour illustrer l’efficacité de l’ordonnancement et des décisions d’ordonnancement dans le nouveau RedisDG.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".