Informacja

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

Wyszukujesz frazę "parallel reduction" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-3 z 3
Tytuł:
Model Order Reduction of Large-Scale Finite Element Systems in an MPI Parallelized Environment for Usage in Multibody Simulation
Redukcja rzędu modelu w układach elementów skończonych wielkiej skali, w środowisku równoległym z intefejsem (MPI), w zastosowaniu do symulacji układów wieloczłonowych
Autorzy:
Volzer, T.
Eberhard, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/950696.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
model order reduction
elastic multibody system
high performance computing
parallel reduction
Trilinos
Anasazi
iterative solvers
redukcja rzędu modelu
elastyczny system wieloczłonowy
wydajne systemy obliczeniowe
redukcja równoległa
solwery iteracyjne
Opis:
The use of elastic bodies within a multibody simulation became more and more important within the last years. To include the elastic bodies, described as a finite element model in multibody simulations, the dimension of the system of ordinary differential equations must be reduced by projection. For this purpose, in this work, the modal reduction method, a component mode synthesis based method and a moment-matching method are used. Due to the always increasing size of the non-reduced systems, the calculation of the projection matrix leads to a large demand of computational resources and cannot be done on usual serial computers with available memory. In this paper, the model reduction software Morembs++ is presented using a parallelization concept based on the message passing interface to satisfy the need of memory and reduce the runtime of the model reduction process. Additionally, the behaviour of the Block-Krylov-Schur eigensolver, implemented in the Anasazi package of the Trilinos project, is analysed with regard to the choice of the size of the Krylov base, the blocksize and the number of blocks. Besides, an iterative solver is considered within the CMS-based method.
W ostatnich latach w symulacji układów wieloczłonowych coraz ważniejsze staje się uwzględnianie odkształcalności członów. By w symulacji układu wieloczłonowego można było wykorzystać człony odkształcalne, modelowane metodą elementów skończonych, rozmiar układu równań różniczkowych zwyczajnych musi być zredukowany drogą projekcji.W tym celu w prezentowanej pracy zastosowano metodę redukcji modalnej, metodę opartą na syntezie składowych postaciowych (CMS) oraz metodę dopasowania momentów. Wobec wciąż rosnącego rozmiaru układów niezredukowanych, obliczanie macierzy projekcji prowadzi do wielkiego zapotrzebowania na moce obliczeniowe i nie może być wykonane na zwykłych, szeregowych komputerach. W pracy zaprezentowano oprogramowanie do redukcji modelu Morembs++, w którym wykorzystuje się obliczenia równoległe z interfejsem transmisji wiadomości (MPI), co zaspokaja zapotrzebowanie na pamięć i zmniejsza czas wykonania niezbędnych obliczeń. Ponadto działanie blokowego solvera wartości własnych Kryłowa-Schura, zaimplementowanego w pakiecie oprogramowania Anasazi z projektu Trilinos, zostało przeanalizowane pod kątem wyboru rozmiaru bazy Kryłowa, rozmiaru bloku i liczby bloków. Rozważono także użycie solvera iteracyjnego w ramach metody opartej na syntezie składowych postaciowych (CMS).
Źródło:
Archive of Mechanical Engineering; 2016, LXIII, 4; 475-494
0004-0738
Pojawia się w:
Archive of Mechanical Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Novel approach for big data classification based on hybrid parallel dimensionality reduction using spark cluster
Autorzy:
Ali, Ahmed Hussein
Abdullah, Mahmood Zaki
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/305766.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Tematy:
big data
dimensionality reduction
parallel processing
Spark
PCA
LDA
Opis:
The big data concept has elicited studies on how to accurately and efficiently extract valuable information from such huge dataset. The major problem during big data mining is data dimensionality due to a large number of dimensions in such datasets. This major consequence of high data dimensionality is that it affects the accuracy of machine learning (ML) classifiers; it also results in time wastage due to the presence of several redundant features in the dataset. This problem can be possibly solved using a fast feature reduction method. Hence, this study presents a fast HP-PL which is a new hybrid parallel feature reduction framework that utilizes spark to facilitate feature reduction on shared/distributed-memory clusters. The evaluation of the proposed HP-PL on KDD99 dataset showed the algorithm to be significantly faster than the conventional feature reduction techniques. The proposed technique required >1 minute to select 4 dataset features from over 79 features and 3,000,000 samples on a 3-node cluster (total of 21 cores). For the comparative algorithm, more than 2 hours was required to achieve the same feat. In the proposed system, Hadoop’s distributed file system (HDFS) was used to achieve distributed storage while Apache Spark was used as the computing engine. The model development was based on a parallel model with full consideration of the high performance and throughput of distributed computing. Conclusively, the proposed HP-PL method can achieve good accuracy with less memory and time compared to the conventional methods of feature reduction. This tool can be publicly accessed at https://github.com/ahmed/Fast-HP-PL.
Źródło:
Computer Science; 2019, 20 (4); 411-429
1508-2806
2300-7036
Pojawia się w:
Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Robust simulation method of complex technical transport systems
Autorzy:
Szpytko, Janusz
Salgado Duarte, Yorlandys
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2098142.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Politechnika Śląska. Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
Tematy:
overhead cranes
Monte Carlo simulation
variance reduction
parallel computing
suwnice
symulacja Monte Carlo
redukcja wariancji
obliczenia równoległe
Opis:
In the optimization of technical systems focused on a specific functional purpose (reliability, safety, and availability) with the use of simulation methods, an important parameter is the digital simulation time of the research subject. With the complexity of the issue, the digital simulation time increases. The aim of the article is to present a method (combination of parallel computing and variance reduction techniques) of reducing the computer simulation time of the research technical object. An example of the application of the developed method was presented as a result of an experiment conducted for decision making and control processes aimed at optimizing the process of operating overhead cranes in critical conditions. In this paper, selecting parallel batch jobs computation and stratified sampling, we exponentially decreased the simulation time, finding fast and practical solutions and eliminating the time constraint in the search of solutions.
Źródło:
Transport Problems; 2021, 16, 2; 101--112
1896-0596
2300-861X
Pojawia się w:
Transport Problems
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-3 z 3

    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