EXA-DUNE: Flexible PDE Solvers, Numerical Methods and Applications
EXA-DUNE: Flexible PDE Solvers, Numerical Methods and Applications
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EXA-DUNE：灵活的 PDE 求解器、数值方法和应用
DOI：
10.1007/978-3-319-14313-2_45
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发表时间：
2014
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Steffen Müthing
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Bastian;Engwer;Göddeke;Ippisch;Ohlberger;Fahlke;Kaulmann;Steffen Müthing
在EXA-DUNE项目中，我们开发、实施和优化了数值算法和软件，用于在未来的exascale系统上实现异构大规模并行架构的偏微分方程（PDE）的可扩展解决方案。为了科普硬件故障概率的增加，该项目的一个目标是在框架中添加灵活的、面向应用程序的恢复能力。底层面向硬件的数值方法的不断改进包括基于GPU的稀疏近似逆，高阶不连续Galerkin离散的无矩阵和因子分解以及部分无矩阵预处理器。最重要的是，额外的可扩展性是促进利用大规模的粗粒度并行提供的多尺度和不确定性量化方法，我们专注于自适应选择的粗/细尺度和重叠区域，以及结合本地减少的基础多尺度方法和多级蒙特-卡罗算法。最后，一些概念被应用在陆面模型，包括地下水流和地表径流。
In the EXA-DUNE project we have developed, implemented and optimised numerical algorithms and software for the scalable solution of partial differential equations (PDEs) on future exascale systems exhibiting a heterogeneous massively parallel architecture. In order to cope with the increased probability of hardware failures, one aim of the project was to add flexible, applicationoriented resilience capabilities into the framework. Continuous improvement of the underlying hardware-oriented numerical methods have included GPU-based sparse approximate inverses, matrix-free sum-factorisation for high-order discontinuous Galerkin discretisations as well as partially matrix-free preconditioners. On top of that, additional scalability is facilitated by exploiting massive coarse grained parallelism offered by multiscale and uncertainty quantification methods where we have focused on the adaptive choice of the coarse/fine scale and the overlap region as well as the combination of local reduced basis multiscale methods and the multilevel Monte-Carlo algorithm. Finally, some of the concepts are applied in a land-surface model including subsurface flow and surface runoff.
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DOI：
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2013
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J. Fahlke
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通讯作者：
Peter Bastian;Markus Blatt;Robert Scheichl
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