Уровень реализации

BiCGStab, HYPRE: различия между версиями

Материал из Алговики
Перейти к навигации Перейти к поиску
[досмотренная версия][досмотренная версия]
Новая страница: «{{level-i}} Основные авторы описания: [https://algowiki-project.org/ru/Участник:Novikov_alexander<b>А.Новиков</b>] (раз...»
 
 
Строка 35: Строка 35:
= Результаты прогонов =
= Результаты прогонов =


= Литература ==
= Литература =


<references />
<references />

Текущая версия от 09:06, 14 июля 2022


Основные авторы описания: А.Новиков (раздел 3).

Ссылки

Параллельная реализация алгоритма в бесплатной библиотеке, поддерживающей MPI и OpenMP, HYPRE: Официальная страница Исходный код.

Локальность данных и вычислений

Локальность реализации алгоритма

Структура обращений в память и качественная оценка локальности

Количественная оценка локальности

Масштабируемость алгоритма и его реализации

Масштабируемость алгоритма

Масштабируемость реализации алгоритма

Исследование масштабируемости реализации стабилизированного метода бисопряженных градиентов проводилось согласно методике на суперкомпьютере "Ломоносов"[1] Суперкомпьютерного комплекса Московского университета.

Набор и границы значений изменяемых параметров запуска реализации алгоритма:

  • число процессоров [2 : 16] с шагом 1;
  • размер матрицы [262144 : 11239424].

В результате проведённых экспериментов был получен следующий диапазон эффективности реализации алгоритма:

  • минимальная эффективность реализации 60,00%;
  • максимальная эффективность реализации 98,33%.

На следующих рисунках приведены графики производительности и эффективности выбранной реализации стабилизированного метода бисопряженных градиентов в зависимости от изменяемых параметров запуска.

Ошибка создания миниатюры: Файл не найден
Параллельная реализация стабилизированного метода бисопряженных градиентов. Изменение производительности в зависимости от числа процессоров и размера матрицы.
Ошибка создания миниатюры: Файл не найден
Параллельная реализация стабилизированного метода бисопряженных градиентов. Изменение эффективности в зависимости от числа процессоров и размера матрицы.

Динамические характеристики и эффективность реализации алгоритма

Результаты прогонов

Литература

  1. ↑ Воеводин Вл., Жуматий С., Соболев С., Антонов А., Брызгалов П., Никитенко Д., Стефанов К., Воеводин Вад. Практика суперкомпьютера «Ломоносов» // Открытые системы, 2012, N 7, С. 36-39.