Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Using ESPRESO as Linear Solver Library for Third Party FEM Tools for Solving Large Scale Problems

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27230%2F18%3A10240670" target="_blank" >RIV/61989100:27230/18:10240670 - isvavai.cz</a>

  • Nalezeny alternativní kódy

    RIV/61989100:27740/18:10240670

  • Výsledek na webu

    <a href="https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-97136-0_10" target="_blank" >https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-97136-0_10</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-97136-0_10" target="_blank" >10.1007/978-3-319-97136-0_10</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Using ESPRESO as Linear Solver Library for Third Party FEM Tools for Solving Large Scale Problems

  • Popis výsledku v původním jazyce

    ESPRESO is a FEM package that includes a Hybrid Total FETI (HTFETI) linear solver targeted at solving large scale engineering problems. The scalability of the solver was tested on several of the world&apos;s largest supercomputers. To provide our scalable implementation of HTFETI algorithms to all potential users, a simple C API was developed and is presented. The paper describes API methods, compilation and linking process. As a proof of concept we interfaced ESPRESO with the CSC ELMER solver and compared its performance with the ELMER FETI solver. HTFETI performs two level decomposition, which significantly improves both memory utilization and solver performance. To select optimal second level decomposition we have developed a performance model that controls decomposition automatically. This is a major simplification for all users that ensures optimal solver settings. We show that the ESPRESO HTFETI solver is up to 3.7 times faster than the ELMER FETI solver when running on 13 500 MPI processes (the 614 compute nodes of the Salomon supercomputer) and solving 1.5 billion unknown problems of 3D linear elasticity.

  • Název v anglickém jazyce

    Using ESPRESO as Linear Solver Library for Third Party FEM Tools for Solving Large Scale Problems

  • Popis výsledku anglicky

    ESPRESO is a FEM package that includes a Hybrid Total FETI (HTFETI) linear solver targeted at solving large scale engineering problems. The scalability of the solver was tested on several of the world&apos;s largest supercomputers. To provide our scalable implementation of HTFETI algorithms to all potential users, a simple C API was developed and is presented. The paper describes API methods, compilation and linking process. As a proof of concept we interfaced ESPRESO with the CSC ELMER solver and compared its performance with the ELMER FETI solver. HTFETI performs two level decomposition, which significantly improves both memory utilization and solver performance. To select optimal second level decomposition we have developed a performance model that controls decomposition automatically. This is a major simplification for all users that ensures optimal solver settings. We show that the ESPRESO HTFETI solver is up to 3.7 times faster than the ELMER FETI solver when running on 13 500 MPI processes (the 614 compute nodes of the Salomon supercomputer) and solving 1.5 billion unknown problems of 3D linear elasticity.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/LM2015070" target="_blank" >LM2015070: IT4Innovations národní superpočítačové centrum</a><br>

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2018

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics). Volume 11087

  • ISBN

    978-3-319-97135-3

  • ISSN

    0302-9743

  • e-ISSN

    1611-3349

  • Počet stran výsledku

    14

  • Strana od-do

    130-143

  • Název nakladatele

    Springer

  • Místo vydání

    Cham

  • Místo konání akce

    Karolinka

  • Datum konání akce

    22. 5. 2017

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku