Sparse direct linear solvers are at the computational core of domain decomposition preconditioners and therefore have a strong impact on their performance. In this paper, we consider the Fast and Robust Overlapping Schwarz (FROSch) solver framework of the Trilinos software library, which contains a parallel implementations of the GDSW domain decomposition preconditioner. We compare three different sparse direct solvers used to solve the subdomain problems in FROSch. The preconditioner is applied to different model problems; linear elasticity and more complex fully-coupled deformation diffusion-boundary value problems from chemo-mechanics. We employ FROSch in fully algebraic mode, and therefore, we do not expect numerical scalability. Strong scalability is studied from 64 to 4096 cores, where good scaling results are obtained up to 1728 cores. The increasing size of the coarse problem increases the solution time for all sparse direct solvers.


翻译:稀疏直接线性求解器是区域分解预条件子的计算核心,因此对其性能具有重要影响。本文研究了Trilinos软件库中的快速鲁棒重叠Schwarz(FROSch)求解器框架,该框架包含GDSW区域分解预条件子的并行实现。我们比较了三种用于求解FROSch子域问题的不同稀疏直接求解器。该预条件子被应用于不同的模型问题:线性弹性问题以及化学-力学中更复杂的完全耦合变形-扩散边值问题。我们采用全代数模式下的FROSch,因此未预期其数值可扩展性。在64至4096核范围内开展了强可扩展性研究,在1728核以内获得了良好的可扩展结果。粗问题规模的增加使得所有稀疏直接求解器的求解时间均有所增长。

0
下载
关闭预览

相关内容

FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
Single-Shot Object Detection with Enriched Semantics
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年8月29日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
13+阅读 · 2021年3月29日
VIP会员
最新内容
《美军条令:作战伤员后送保障》
专知会员服务
0+阅读 · 6分钟前
《美空军条令出版物 4-0,维持》
专知会员服务
0+阅读 · 12分钟前
《基于仿真的空军任务规划优化》
专知会员服务
0+阅读 · 23分钟前
CVPR 2026教程:统一多模态模型走向收敛之路
专知会员服务
4+阅读 · 6月8日
《人工智能在网络防御中的机遇》
专知会员服务
6+阅读 · 6月8日
认知战:定义与能力发展
专知会员服务
5+阅读 · 6月8日
相关VIP内容
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
Single-Shot Object Detection with Enriched Semantics
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年8月29日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员