Scalability analysis of parallel algorithms for solving ordinary differential equations

求解常微分方程的并行算法的可扩展性分析

• 批准号: 5236182
• 负责人: Professor Dr. Thomas Rauber
• 金额: --
• 依托单位: Institut für Informatik
• 依托单位国家: 德国
• 项目类别: Research Grants
• 财政年份: 2000
• 资助国家: 德国
• 起止时间: 1999-12-31 至 2006-12-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://gepris.dfg.de/gepris/projekt/5236182?language=en
• 关键词: Scalability; analysis; parallel; algorithms; solving

Ziel des Projektes ist die Analyse existierender und der Entwurf neuer paralleler Algorithmen zur Lösung von gewöhnlichen Differentialgleichungssystemen sowie deren portable und effiziente Implementierung auf modernen Parallelrechnern. Die Analyse beschäftigt sich nicht mit den numerischen Eigenschaften der zugrundeliegenden Verfahren, sondern konzentriert sich auf die Analyse der Lokalitätseigenschaften und der Skalierbarkeit der resultierenden parallelen Algorithmen für eine große Anzahl von Prozessoren. Dabei soll insbesondere untersucht werden, inwieweit eine Kombination von Instruktions-, Task- und Datenparallelität zum Erreichen einer hohen Effizienz nützlich ist und inwieweit eine statische Analyse in der Lage ist, für einen speziellen Parallelrechner eine spezielle Kombination der verfügbaren Parallelität zuverlässig als die beste zu identifizieren. Zur Verifikation der Aussagen der Analysen müssen die untersuchten Algorithmen in mehreren Varianten implementiert werden. Für Rechner mit verteiltem Speicher wird dabei MPI verwendet, da das Gruppenkonzept von MPI eine einfache und effiziente Realisierung von Taskparallelität gestattet.

Ziel des Projektes ist die Analyse Projectierender und der Entwurf neuer paralleler Schumbermen zur Lösung von gewöhnlichen Differentialleichungssystemen sowie deren portable und effiziente Implementierung auf modernen Zerelrechnern.该分析不需要使用计算特征值的方法，而是通过对局部特征值的分析和对结果的Skalierbarkeit的分析来实现对Prozessoren的大规模分析。Dabei soll insbesondere untersucht韦尔登，inwieweit eine Combination von Instruktions-，Task-和Datenparallelität zum Erreichen einer hohen Effizienz nützlich ist and inwieweit eine statistche Analyse in der拉格ist，für einen speziellen rechner eine spezielle Combination der verfügbaren martelität zuverlässig als die beste zu identifieren。Zur Verifikation der Aussagen der Analysen müssen die untersuchten programmen in mehreren Varianten implementiert韦尔登. Für Rechner mit verteiltem Speicher wird dabei MPI verwendet，da das Gruppenkonzept von MPI eine einfache und effiziente Realisierung von Taskparallelität gestattet.