Die ersten Kapitel konzentrieren sich auf die Informatik und beinhalten informatische Grundbegriffe, Rechnerarchitekturen und ein Performancemodell, OpenMP als Programmierumgebung für Mehrkernrechner und MPI und PVM als Programmiermodelle für Rechner mit verteiltem Speicher. Anschließend werden mathematische Algorithmen, Performancebetrachtungen, Design paralleler Programme und Ausführungen zu Simulationsprogrammen aus den Ingenieur- und Naturwissenschaften gegenübergestellt. Die nächsten Kapitel sind Performancebetrachtungen und Parallelisierungsstrategien für mathematische Algorithmen gewidmet, bevor abschließend GPUs behandelt und Teile der zuvor erläuterten Algorithmen auf diese übertragen und diskutiert werden. Roter Faden durch das mit vielen Erläuterungen und Quelltextbeispielen angereicherte Buch ist die Performanceanalyse unterschiedlicher Speicherungstechniken von Feldern am Beispiel der algorithmischen Lösung linearer Gleichungssysteme. Dazu wird zunächst das Gaußsche Eliminationsverfahren auf ein Blockverfahren umgestellt und dieses mit sehr hoher Performance auf einem Mehrkernrechner parallelisiert. Bei der iterativen Lösung linearer Gleichungssysteme steht das konjugierte Gradienten-Verfahren und seine fein granulare Parallelisierung im Vordergrund. Besonderes Augenmerk richtet sich dabei auf die Matrix-Vektor-Multiplikation und die Abhängigkeit der Performance von der Speicherungstechnik der Matrix. Gebietszerlegungsmethoden zur Lösung linearer Gleichungssysteme bieten einen grob granularen Parallelisierungsansatz, der für das massiv parallele Rechnen der fein granularen Parallelisierung auf Schleifenebene überlegen ist.
Aktualisiert: 2023-05-29
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Aktualisiert: 2022-03-12
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Aktualisiert: 2022-03-12
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Aktualisiert: 2023-03-14
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In Kapitel 2 werden die für diese Arbeit wichtigen Grundlagen der Modellordnungsreduktion in der elastischen Mehrkörpersimulation vorgestellt. Das Ziel dieses Kapitels ist es, die in den darauf folgenden Kapiteln verwendeten Größen zu beschreiben und die hier verwendete Notation einzuführen. In Kapitel 3 wird die im Rahmen dieser Arbeit entwickelte und für die Durchführung der Prozesskette der Modellordnungsreduktion sehr großer FE-Systeme notwendige Software Morembs++ vorgestellt. Dabei wird das Ziel verfolgt, dem Leser die einzelnen Abschnitte der Prozesskette und die vorhandenen Funktionalitäten vorzustellen. In Kapitel 4 werden zunächst die in dieser Arbeit verwendeten FE-Modelle beschrieben, um anschließend anhand eines typischen Fallbeispiels die Herausforderungen in der Modellordnungsreduktion sehr großer FE-Systeme zu identifizieren. In Kapitel 5 serfolgt die Analyse der Prozesskette. Das Ziel dieses Kapitels ist es, zu untersuchen, ob der Einsatz der zuvor beschriebenen Lösungsmethoden im Rahmen der hier verwendeten Modellordnungsreduktionmethoden möglich ist. Zuletzt werden in Kapitel 6 die Ergebnisse dieser Arbeit zusammengefasst und ein Ausblick auf noch austehende Aufgaben gegeben.
Aktualisiert: 2020-12-08
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Aktualisiert: 2023-04-04
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Aktualisiert: 2023-04-04
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Aktualisiert: 2023-04-06
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Die ersten Kapitel konzentrieren sich auf die Informatik und beinhalten informatische Grundbegriffe, Rechnerarchitekturen und ein Performancemodell, OpenMP als Programmierumgebung für Mehrkernrechner und MPI und PVM als Programmiermodelle für Rechner mit verteiltem Speicher. Anschließend werden mathematische Algorithmen, Performancebetrachtungen, Design paralleler Programme und Ausführungen zu Simulationsprogrammen aus den Ingenieur- und Naturwissenschaften gegenübergestellt. Die nächsten Kapitel sind Performancebetrachtungen und Parallelisierungsstrategien für mathematische Algorithmen gewidmet, bevor abschließend GPUs behandelt und Teile der zuvor erläuterten Algorithmen auf diese übertragen und diskutiert werden. Roter Faden durch das mit vielen Erläuterungen und Quelltextbeispielen angereicherte Buch ist die Performanceanalyse unterschiedlicher Speicherungstechniken von Feldern am Beispiel der algorithmischen Lösung linearer Gleichungssysteme. Dazu wird zunächst das Gaußsche Eliminationsverfahren auf ein Blockverfahren umgestellt und dieses mit sehr hoher Performance auf einem Mehrkernrechner parallelisiert. Bei der iterativen Lösung linearer Gleichungssysteme steht das konjugierte Gradienten-Verfahren und seine fein granulare Parallelisierung im Vordergrund. Besonderes Augenmerk richtet sich dabei auf die Matrix-Vektor-Multiplikation und die Abhängigkeit der Performance von der Speicherungstechnik der Matrix. Gebietszerlegungsmethoden zur Lösung linearer Gleichungssysteme bieten einen grob granularen Parallelisierungsansatz, der für das massiv parallele Rechnen der fein granularen Parallelisierung auf Schleifenebene überlegen ist.
Aktualisiert: 2023-03-27
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