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- Originaltitel:
- A Decentral Framework with Dynamic Partitioning for Numerical Computations on Massively Parallel Systems
- Übersetzter Titel:
- Ein dezentrales Framework mit dynamischer Partitionierung für numerische Berechnungen auf massiv parallelen Systemen
- Autor:
- Ertl, Christoph Matthias
- Jahr:
- 2022
- Dokumenttyp:
- Dissertation
- Fakultät/School:
- TUM School of Engineering and Design
- Betreuer:
- Rank, Ernst (Prof. Dr.)
- Gutachter:
- Rank, Ernst (Prof. Dr.); Bungartz, Hans-Joachim (Prof. Dr.); Mundani, Ralf-Peter (Priv.-Doz. Dr.)
- Sprache:
- en
- Fachgebiet:
- BAU Bauingenieurwesen, Vermessungswesen; TEC Technik, Ingenieurwissenschaften (allgemein)
- Stichworte:
- adaptive mesh refinement, dynamic partitioning, high-performance computing, parallel algorithms
- Übersetzte Stichworte:
- Adaptive Netzverfeinerung, dynamische Partitionierung, Höchstleistungsrechnen, parallele Algorithmen
- TU-Systematik:
- BAU 005; ARC 045
- Kurzfassung:
- This work addresses dynamic partitioning for numerical computations on modern high-performance computers. A simulation framework with a fully decentralized data structure is presented. This framework combines a diffusion approach to exchange workloads among neighboring processing elements with a spatial and hierarchical neighborhood description based on a space-tree domain decomposition. To demonstrate the suitability of the approach, several examples with adaptive mesh refinement are presented.
- Übersetzte Kurzfassung:
- Diese Arbeit befasst sich mit numerischen Berechnungen auf modernen Hochleistungsrechnern. Es wird ein Simulationscode mit einer dezentralen Datenstruktur vorgestellt, der zur dynamischen Partitionierung einen Diffusionsansatz zum Austausch von Arbeitslasten zwischen benachbarten Prozessoren mit einer räumlichen und hierarchischen Nachbarschaftsbeziehung verwendet. Um die Eignung des gewählten Ansatzes zu demonstrieren, werden verschiedene Beispiele mit adaptiver Netzverfeinerung vorgestellt.
- WWW:
- https://mediatum.ub.tum.de/?id=1662342
- Eingereicht am:
- 29.06.2022
- Mündliche Prüfung:
- 09.11.2022
- Dateigröße:
- 11315383 bytes
- Seiten:
- 210
- Urn (Zitierfähige URL):
- https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20221109-1662342-1-3
- Letzte Änderung:
- 12.12.2022
BibTeX
Vorkommen:
- mediaTUM GesamtbestandEinrichtungenSchools TUM School of Engineering and DesignPrüfungsarbeitenDissertationen
- mediaTUM GesamtbestandHochschulbibliographie2022Schools und FakultätenTUM School of Engineering and DesignLehrstuhl für Computergestützte Modellierung und Simulation (Prof. Borrmann)