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”

Toward highly parallel loading of unstructured meshes

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27740%2F22%3A10250093" target="_blank" >RIV/61989100:27740/22:10250093 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://doi.org/10.1016/j.advengsoft.2022.103100" target="_blank" >https://doi.org/10.1016/j.advengsoft.2022.103100</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1016/j.advengsoft.2022.103100" target="_blank" >10.1016/j.advengsoft.2022.103100</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Toward highly parallel loading of unstructured meshes

  • Popis výsledku v původním jazyce

    This paper presents an algorithm for highly-parallel loading and processing of unstructured mesh databases in a distributed memory environment of large HPC clusters without collecting data into a single process. The algorithm is proved effective, having linear speedup in the large dataset limit. Demonstrated on Ansys CDB, EnSight, VTK Legacy, and XDMF databases, we show that it is possible to efficiently reconstruct meshes with 800 million nodes and 500 million elements in several seconds on thousands of processors, even from databases that were not designed to be read in parallel. The algorithm is implemented in our MESIO library that can be used as (i) an efficient parallel loader (e.g. for numerical physical solvers) or as (ii) a high performing parallel converter between mesh databases. (C) 2022 Elsevier Ltd

  • Název v anglickém jazyce

    Toward highly parallel loading of unstructured meshes

  • Popis výsledku anglicky

    This paper presents an algorithm for highly-parallel loading and processing of unstructured mesh databases in a distributed memory environment of large HPC clusters without collecting data into a single process. The algorithm is proved effective, having linear speedup in the large dataset limit. Demonstrated on Ansys CDB, EnSight, VTK Legacy, and XDMF databases, we show that it is possible to efficiently reconstruct meshes with 800 million nodes and 500 million elements in several seconds on thousands of processors, even from databases that were not designed to be read in parallel. The algorithm is implemented in our MESIO library that can be used as (i) an efficient parallel loader (e.g. for numerical physical solvers) or as (ii) a high performing parallel converter between mesh databases. (C) 2022 Elsevier Ltd

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science

  • 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/LM2018140" target="_blank" >LM2018140: e-Infrastruktura CZ</a><br>

  • Návaznosti

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

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2022

  • Kód důvěrnosti údajů

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

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    Advances in Engineering Software

  • ISSN

    0965-9978

  • e-ISSN

    1873-5339

  • Svazek periodika

    166

  • Číslo periodika v rámci svazku

    April

  • Stát vydavatele periodika

    US - Spojené státy americké

  • Počet stran výsledku

    19

  • Strana od-do

    nestrankovano

  • Kód UT WoS článku

    000774225000004

  • EID výsledku v databázi Scopus

    2-s2.0-85125837156