Zobraziť v EDS

Shared-Memory Parallelism and Low-Rank Approximation Techniques Applied to Direct Solvers in FEM Simulation

Uložené v:
Podrobná bibliografia
Názov: Shared-Memory Parallelism and Low-Rank Approximation Techniques Applied to Direct Solvers in FEM Simulation
Autori: Amestoy, Patrick, Buttari, Alfredo, Joslin, Guillaume, L'Excellent, Jean-Yves, Sid-Lakhdar, Mohamed, Weisbecker, Clément, Forzan, Michele, Pozza, Cristian, Perrin, Rémy, Pellissier, Valène
Prispievatelia: (OATAO), Open Archive Toulouse Archive Ouverte, Centre National d'Études Spatiales - CNES (FRANCE), Centre National de la Recherche Scientifique - CNRS (FRANCE), Ecole Normale Supérieure de Lyon - ENS de Lyon (FRANCE), Institut National Polytechnique de Toulouse - INPT (FRANCE), Université Toulouse III - Paul Sabatier - UT3 (FRANCE), Université Toulouse - Jean Jaurès - UT2J (FRANCE), Université Toulouse 1 Capitole - UT1 (FRANCE), CEDRAT TECHNOLOGIES (FRANCE), Università degli Studi di Padova (ITALY), Institut National Polytechnique de Toulouse - Toulouse INP (FRANCE), Algorithmes Parallèles et Optimisation (IRIT-APO), Institut de recherche en informatique de Toulouse (IRIT), Université Toulouse Capitole (UT Capitole), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP), Université de Toulouse (UT)-Toulouse Mind & Brain Institut (TMBI), Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J), Université de Toulouse (UT)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université Toulouse Capitole (UT Capitole), Université de Toulouse (UT), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Centre Européen de Recherche et de Formation Avancée en Calcul Scientifique (CERFACS), Optimisation des ressources : modèles, algorithmes et ordonnancement (ROMA), Centre Inria de l'Université Grenoble Alpes, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire de l'Informatique du Parallélisme (LIP), École normale supérieure de Lyon (ENS de Lyon), Université de Lyon-Université de Lyon-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École normale supérieure de Lyon (ENS de Lyon), Université de Lyon-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université de Lyon, Dipartimento di Ingegneria Civile Edile ed Ambientale Padova (ICEA), Università degli Studi di Padova = University of Padua (Unipd), Cedrat Technologies
Zdroj: IEEE Transactions on Magnetics. 50:517-520
Informácie o vydavateľovi: Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE), 2014.
Rok vydania: 2014
Predmety: Memory Management, FEM Simulation, Calcul parallèle, Parallel Processing, Finite Element Analysis, 02 engineering and technology, 01 natural sciences, ACM: G.: Mathematics of Computing, Electrical Engineering Computing, Induction Heating, 0203 mechanical engineering, 0103 physical sciences, [INFO.INFO-DC] Computer Science [cs]/Distributed, Parallel, and Cluster Computing [cs.DC], distribué et partagé, ACM: G.: Mathematics of Computing/G.1: NUMERICAL ANALYSIS, Multicore Parallelization, [INFO.INFO-DC]Computer Science [cs]/Distributed, Approximation Theory, Low-Rank Representations, Parallel Sparse Direct Solver, Shared-Memory Parallelism, Linear Systems, ACM: G.: Mathematics of Computing/G.1: NUMERICAL ANALYSIS/G.1.3: Numerical Linear Algebra, Electromagnetic Heating, Mathematics Computing, Eddy Currents, Matrix Algebra, Parallel, Large Size, Calcul parallèle, distribué et partagé, Sparse Matrices, and Cluster Computing [cs.DC], Test Matrices, Multiprocessing Systems, FEMs
Popis: In this paper, the performance of a parallel sparse direct solver on a shared memory multicore system is presented. Large size test matrices arising from finite element simulation of induction heating industrial applications are used in order to evaluate the performance improvements due to low-rank representations and multicore parallelization
Druh dokumentu: Article
Conference object
Popis súboru: application/pdf
ISSN: 1941-0069
0018-9464
DOI: 10.1109/tmag.2013.2284024
Prístupová URL adresa: https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01123557/file/Amestoy_12721.pdf
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01123557/document
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01123557
https://oatao.univ-toulouse.fr/12721/
https://hal-univ-tlse2.archives-ouvertes.fr/hal-01123557v1
https://hal.inria.fr/hal-01060297
https://hal-univ-tlse3.archives-ouvertes.fr/hal-01123557v1
https://oatao.univ-toulouse.fr/12721/
https://hdl.handle.net/11577/2837435
https://hdl.handle.net/11577/2835109
https://doi.org/10.1109/TMAG.2013.2284024
Rights: IEEE Copyright
Prístupové číslo: edsair.doi.dedup.....535bddda8763fd8ae465874085db3d2a
Databáza: OpenAIRE
Popis
Abstrakt:In this paper, the performance of a parallel sparse direct solver on a shared memory multicore system is presented. Large size test matrices arising from finite element simulation of induction heating industrial applications are used in order to evaluate the performance improvements due to low-rank representations and multicore parallelization
ISSN:19410069
00189464
DOI:10.1109/tmag.2013.2284024