Hypre. O objetivo de Hypre do projeto de soluções lineares escaláveis é desenvolver algoritmos escaláveis.
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Hypre. Classificação e resumo

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Escalável algoritmos Equações Solver algoritmos escaláveis Resolvendo o sistema esparso Hypre.

Hypre. Descrição

O objetivo de Hypre do projeto de soluções lineares escaláveis é desenvolver algoritmos escaláveis. O objetivo da Hypre do projeto de Solvers Lineares é desenvolver algoritmos e softwares escaláveis para resolver sistemas lineares grandes e escassos de equações em computadores paralelos. O produto de software principal é Hypre, uma biblioteca de pré-condicionadores de alto desempenho que apresenta métodos multigrides paralelos para Problemas de grade não estruturados. Os problemas de interesse surgem nos códigos de simulação que estão sendo desenvolvidos no LLNL e em outros lugares para estudar fenômenos físicos na defesa, ambiental, energia e ciências biológicas. O processamento paralelo é necessário para a solução numérica desses problemas, sozinha. não é suficiente. Algoritmos numéricos escaláveis também são necessários. Por "escalável", geralmente significamos a capacidade de usar recursos computacionais adicionais efetivamente para resolver problemas cada vez maiores. Muitos fatores contribuem para a escalabilidade, incluindo a arquitetura do computador paralelo e a implementação paralela do algoritmo. No entanto, uma questão importante é frequentemente negligenciada: a escalabilidade do próprio algoritmo. Aqui, a escalabilidade é uma descrição de como os requisitos totais de trabalho computacional crescem com o tamanho do problema, que podem ser discutidos independentes da plataforma de computação. Muitos dos algoritmos usados nos códigos de simulação de hoje são baseados na tecnologia sem disceração de ontem. Isso significa que o trabalho necessário para resolver problemas cada vez maior cresce muito mais rápido que linearmente (a taxa ideal). O uso de algoritmos escaláveis pode diminuir os tempos de simulação por várias ordens de magnitude, reduzindo assim uma corrida de dois dias em um MPP a 30 minutos. Além disso, os códigos que usam essa tecnologia são limitados apenas pelo tamanho da memória da máquina, pois são capazes de explorar efetivamente recursos adicionais do computador para resolver problemas enormes. Algoritmosscalable algoritmos permitem que o cientista de aplicação seja posar e responder novas perguntas. Por exemplo, se uma determinada simulação (com uma determinada resolução) leva vários dias para funcionar, e um modelo refinado (isto é, mais preciso) levaria muito mais tempo, o cientista de aplicação pode renunciar a simulação maior e maior de fidelidade. Ele ou ela também pode ser forçado a restringir o escopo de um estudo de parâmetros porque cada corrida demora muito. Diminuindo o tempo de execução, um algoritmo escalável permite que o cientista faça mais simulações em resoluções mais altas. Qual é o novo lançamento estável em 2.0.0: · Fixos e atualizações para a documentação para trazê-lo até à data. · Pequenas limpezas. .0 Beta Development Release: · O pré-condicionador do bloco da FEI foi renovado. · Os algoritmos de ruigos CGC e CGC-E foram adicionados. · Vários novos tipos de solver foram adicionados ao AMS e a integração AMS / FEI foi melhorada. · Manipulação da mudança relativa O teste em GMRes foi melhorado. · Os pesos para a estrutura e o struct ponderado Jacobi foram melhorados. · Um alvo de "verificação" que faz um teste de verificação de código simples foi adicionado. · Truncamento para interpolação de acordo com o número de elementos foi adicionado ao PARCSR Solver Hybrid AMG. · A implementação da Hypre FEI foi renovada para uso em Ares.

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