Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "Jopek, Anna" wg kryterium: Autor


Wyświetlanie 1-1 z 1
Tytuł:
Hypergraph grammar based multi-thread multi-frontal direct solver with Galois scheduler
Autorzy:
Jopek, Konrad
Paszyński, Maciej
Paszyńska, Anna
Hassan, Muhammad Amber
Pingali, Keshav
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/305748.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Tematy:
graph grammar
direct solver
h adaptive finite element method
GALOIS
Opis:
In this paper, we analyze two-dimensional grids with point and edge singularities in order to develop an eficient parallel hypergraph grammar-based multi- frontal direct solver algorithm. We express these grids by a hypergraph. For these meshes, we define a sequence of hypergraph grammar productions expressing the construction of frontal matrices, eliminating fully assembled nodes, merging the resulting Schur complements, and repeating the process of elimination and merging until a single frontal matrix remains. The dependency relationship between hypergraph grammar productions is analyzed, and a dependency graph is plotted (which is equivalent to the elimination tree of a multi- frontal solver algorithm). We utilize a classical multi-frontal solver algorithm; the hypergraph grammar productions allow us to construct an eficient elimination tree based on the graph representation of the computational mesh (not the global matrix itself). The hypergraph grammar productions are assigned to nodes on a dependency graph, and they are implemented as tasks in the GALOIS parallel environment and scheduled according to the developed dependency graph over the shared memory parallel machine. We show that our hypergraph grammar-based solver outperforms the parallel MUMPS solver.
Źródło:
Computer Science; 2019, 20 (1); 27-55
1508-2806
2300-7036
Pojawia się w:
Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-1 z 1

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies