Abstrakt. Belastningsbalansering är viktigt för ett effektivt genomförande av numeriska simuleringar på parallella datorer. I synnerhet när simuleringsdomänen ändras över tiden måste kartläggningen av beräkningsuppgifter till processorer ändras i enlighet med detta. De flesta toppmoderna bibliotek som behandlar detta problem bygger på graffördelning med en parallell variant av Kernighan-Lin (KL) heuristiska. KL-metoden har ett antal nackdelar, inklusive optimerade metriska och lösningar med oönskade egenskaper. Här utforskar vi vidare den lovande diffusionsbaserade multilevel grafpartitioneringsalgoritmen DibaP. Vi beskriver utvecklingen av algoritmen och rapporterar om dess MPI implementation PDibaP för parallellism med distribuerat minne. PDibaP är inriktat på små till medelstora parallellism med dussintals processorer. De presenterade experimenten använder grafsekvenser som imiterar adaptiva numeriska simuleringar. De visar tillämpligheten och kvaliteten på PDibaP för lastbalansering genom omfördelning på denna skala. Jämfört med den snabbare ParMETIS har PDibaps lösningar ofta partitioner med färre yttre kanter och en mindre kommunikationsvolym i en underliggande numerisk simulering.
PDibap REF är en multilevel diffusion-baserad algoritm som är inriktad på små till medelstora parallellism med dussintals processorer.
Shape optimizing load balancing for MPI-parallel adaptive numerical simulations
{'venue': 'Contemporary Mathematics', 'journal': 'Contemporary Mathematics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}