CFD users of supercomputers usually resort to rule-of-thumb methods to select the number of subdomains (partitions) when relying on MPI-based parallelization. One common approach is to set a minimum number of elements or cells per subdomain, under which the parallel efficiency of the code is "known" to fall below a subjective level, say 80%. The situation is even worse when the user is not aware of the "good" practices for the given code and a huge amount of resources can thus be wasted. This work presents an elastic computing methodology to adapt at runtime the resources allocated to a simulation automatically. The criterion to control the required resources is based on a runtime measure of the communication efficiency of the execution. According to some analytical estimates, the resources are then expanded or reduced to fulfil this criterion and eventually execute an efficient simulation.


翻译:超级计算机的 CFD 用户在依赖基于 MPI 的平行化时,通常使用规则式的方法选择子域数(分区) 。 一种共同的方法是设定每个子域的最小元素数或单元格数, 根据该方法, 代码的平行效率“已知” 低于主观水平, 例如 80% 。 如果用户不知道给定代码的“ 良好” 做法, 从而可能浪费大量资源, 情况就更糟糕了。 这项工作是一种弹性计算方法, 以便在运行时自动调整分配给模拟的资源。 控制所需资源的标准是以执行通信效率的运行时间尺度为基础。 根据一些分析估计, 然后扩大或减少资源, 以达到这一标准, 并最终执行高效的模拟 。

0
下载
关闭预览

相关内容

【微软】自动机器学习系统,70页ppt
专知会员服务
69+阅读 · 2021年6月28日
一份硬核计算机科学CS自学修炼计划
专知会员服务
43+阅读 · 2021年1月12日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
152+阅读 · 2019年10月12日
2019年机器学习框架回顾
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
分布式并行架构Ray介绍
CreateAMind
9+阅读 · 2019年8月9日
计算机 | 国际会议信息5条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年7月3日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
spinningup.openai 强化学习资源完整
CreateAMind
6+阅读 · 2018年12月17日
计算机类 | LICS 2019等国际会议信息7条
Call4Papers
3+阅读 · 2018年12月17日
分布式TensorFlow入门指南
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年11月28日
【推荐】YOLO实时目标检测(6fps)
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年11月5日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Arxiv
0+阅读 · 2022年2月21日
Arxiv
0+阅读 · 2022年2月20日
VIP会员
相关资讯
分布式并行架构Ray介绍
CreateAMind
9+阅读 · 2019年8月9日
计算机 | 国际会议信息5条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年7月3日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
spinningup.openai 强化学习资源完整
CreateAMind
6+阅读 · 2018年12月17日
计算机类 | LICS 2019等国际会议信息7条
Call4Papers
3+阅读 · 2018年12月17日
分布式TensorFlow入门指南
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年11月28日
【推荐】YOLO实时目标检测(6fps)
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年11月5日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员