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