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Book/Master Thesis/Internal Report | FZJ-2016-01635 |
2016
Forschungszentrum Jülich GmbH Zentralbibliothek, Verlag
Jülich
Please use a persistent id in citations: http://hdl.handle.net/2128/9878
Report No.: Juel-4392
Abstract: Die stets ansteigende Zahl der Kerne in heutigen und kommenden Supercomputernforciert sowohl die Notwendigkeit als auch das Interesse an neuen parallelenAlgorithmen. Als Ergänzung zu klassischen raumparallelen Ansätzen erlaubenzeitparallele Algorithmen die Lösung von Anfangswertproblemen parallelin der Zeitdimension. Ein prominenter und umfangreich untersuchter Algorithmusin diesem Bereich ist der Parareal-Algorithmus von Lions et al. aus demJahre 2001. Ein wesentlicher Vorteil von Parareal ist, dass klassische Lösungsverfahrenauf iterative Weise wiederverwendet werden können, um die Parallelisierungin der Zeit zu erlauben. Eine Weiterentwicklung mit dem Zweck derVerbesserung der parallelen Effizienz ist der hybride Parareal/SDC-Algorithmusaus dem Jahre 2010. Dabei wird das Fehlerkorrekturverfahren SpectralDeferred Corrections (SDC) mit Parareal so verknüpft, dass eine bessere paralleleEffizienz erreicht werden kann.In diesem Vortrag werden zwei Varianten des hybriden Parareal/SDC-Algorithmusanhand einer eigenen Implementierung im PFASST++-Framework untereinanderund mit dem klassischen Parareal-Algorithmus hinsichtlich der parallelenEffizienz verglichen. Die Theorie konnte dahingehend bestätigt werden,dass durch die hybriden Parareal/SDC-Varianten bessere Speedups erreichtwerden können. Dieser Ansatz schlägt eine Brücke zwischen dem klassischenParareal-Algorithmus und dem Full Approximation Scheme in Space and Time(PFASST), der im Jahre 2012 veröffentlicht wurde.
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