Hypre

Tela Software:
Hypre
Detalhes de Software:
Versão: 2.0.0 / 2.8.0 Beta
Data de upload: 11 May 15
Revelador: Rob Falgout
Licença: Livre
Popularidade: 14

Rating: 3.0/5 (Total Votes: 1)

O objetivo da Hypre do projeto Scalable Linear Solvers é desenvolver algoritmos e software escaláveis ​​para resolver sistemas lineares grandes e esparsas de equações em computadores paralelos.
O produto de software principal é hypre, uma biblioteca de precondicionadores de alto desempenho que apresenta métodos multigrid paralelos para ambos os problemas na rede estruturados e não estruturados.
Surgem os problemas de interesse nos códigos de simulação sendo desenvolvido no LLNL e em outros lugares para estudar fenômenos físicos na defesa, ambiental, energia e ciências biológicas.
Embora o processamento em paralelo é necessário para a solução numérica destes problemas, por si só, não é suficiente. Algoritmos numéricos escaláveis ​​são também necessários. Por "escalável" que geralmente significa a capacidade de utilizar recursos computacionais adicionais de forma eficaz para resolver os problemas cada vez maiores. Muitos factores contribuem para a escalabilidade, incluindo a arquitectura paralela do computador e a execução simultânea do algoritmo. No entanto, uma questão importante é muitas vezes esquecido: a escalabilidade do próprio algoritmo. Aqui, a escalabilidade é uma descrição de como o total dos requisitos de trabalho computacional crescer com tamanho problema, que pode ser discutido independente da plataforma de computação.
Muitos dos algoritmos utilizados em códigos de simulação de hoje são baseados em tecnologia unscalable de ontem. Isto significa que o trabalho necessário para resolver os problemas cada vez maiores cresce muito mais rápido do que linearmente (a taxa óptima). A utilização de algoritmos escaláveis ​​pode diminuir o tempo de simulação por várias ordens de grandeza, reduzindo, assim, uma corrida de dois dias em uma MPP a 30 minutos. Além disso, os códigos que utilizam esta tecnologia são apenas limitado pelo tamanho da memória da máquina, porque eles são capazes de explorar eficazmente recursos de computador adicionais para resolver problemas enormes.
Os algoritmos evolutivos permitir o cientista aplicativo para tanto colocar e responder a novas perguntas. Por exemplo, se uma determinada simulação (com uma determinada resolução) leva vários dias para ser executado, e um modelo refinado (ou seja, mais preciso) levaria muito mais tempo, o cientista aplicativo pode abrir mão da maior e com melhor fidelidade de simulação. Ele ou ela também pode ser forçado a restringir o escopo de um estudo parâmetro, pois cada corrida leva muito tempo. Ao diminuir o tempo de execução, um algoritmo escalável permite o cientista para fazer mais simulações em resoluções mais altas

O que é novo nesta versão:.

  • Esta versão adiciona um espaço Divergência-auxiliar do Solver (ADS), uma grossa à rede redundante opção para BoomerAM resolver, e uma opção de pré-condicionador Euclid às interfaces Fortran para os solucionadores ParCSR Krylov.
  • Estende-se os solucionadores de AMS e ADS para apoiar (arbitrária) de alta ordem H (curl) e H (div) métodos de discretização.
  • Ele atualiza e aprimora alguns dos exemplos.
  • Há correções de bugs variados.

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