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”

Acceleration of a parallel BDDC solver by using graphics processing units on subdomains

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985840%3A_____%2F23%3A00575122" target="_blank" >RIV/67985840:_____/23:00575122 - isvavai.cz</a>

  • Nalezeny alternativní kódy

    RIV/68407700:21240/23:00364849 RIV/68407700:21340/23:00364849

  • Výsledek na webu

    <a href="https://doi.org/10.1177/10943420221136873" target="_blank" >https://doi.org/10.1177/10943420221136873</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1177/10943420221136873" target="_blank" >10.1177/10943420221136873</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Acceleration of a parallel BDDC solver by using graphics processing units on subdomains

  • Popis výsledku v původním jazyce

    An approach to accelerating a parallel domain decomposition (DD) solver by graphics processing units (GPUs) is investigated. The solver is based on the Balancing Domain Decomposition Method by Constraints (BDDC), which is a nonoverlapping DD technique. Two kinds of local matrices are required by BDDC. First, dense matrices corresponding to local Schur complements of interior unknowns are constructed by the sparse direct solver. These are further used as part of the local saddle-point problems within BDDC. In the next step, the local matrices are copied to GPUs. Repeated multiplications of local vectors with the dense matrix of the Schur complement are performed for each subdomain. In addition, factorizations and backsubstitutions with the dense saddle-point subdomain matrices are also performed on GPUs. Detailed times of main components of the algorithm are measured on a benchmark Poisson problem. The method is also applied to an unsteady problem of incompressible flow, where the Krylov subspace iterations are performed repeatedly in each time step. The results demonstrate the potential of the approach to speed up realistic simulations up to 5 times with a preference towards large subdomains.

  • Název v anglickém jazyce

    Acceleration of a parallel BDDC solver by using graphics processing units on subdomains

  • Popis výsledku anglicky

    An approach to accelerating a parallel domain decomposition (DD) solver by graphics processing units (GPUs) is investigated. The solver is based on the Balancing Domain Decomposition Method by Constraints (BDDC), which is a nonoverlapping DD technique. Two kinds of local matrices are required by BDDC. First, dense matrices corresponding to local Schur complements of interior unknowns are constructed by the sparse direct solver. These are further used as part of the local saddle-point problems within BDDC. In the next step, the local matrices are copied to GPUs. Repeated multiplications of local vectors with the dense matrix of the Schur complement are performed for each subdomain. In addition, factorizations and backsubstitutions with the dense saddle-point subdomain matrices are also performed on GPUs. Detailed times of main components of the algorithm are measured on a benchmark Poisson problem. The method is also applied to an unsteady problem of incompressible flow, where the Krylov subspace iterations are performed repeatedly in each time step. The results demonstrate the potential of the approach to speed up realistic simulations up to 5 times with a preference towards large subdomains.

Klasifikace

  • Druh

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

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10102 - Applied mathematics

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.

  • Návaznosti

    I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2023

  • Kód důvěrnosti údajů

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

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    International Journal of High Performance Computing Applications

  • ISSN

    1094-3420

  • e-ISSN

    1741-2846

  • Svazek periodika

    37

  • Číslo periodika v rámci svazku

    2

  • Stát vydavatele periodika

    GB - Spojené království Velké Británie a Severního Irska

  • Počet stran výsledku

    14

  • Strana od-do

    151-164

  • Kód UT WoS článku

    000879122700001

  • EID výsledku v databázi Scopus

    2-s2.0-85141596886