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Parallélisme et robustesse des solveurs hybrides pour grands systèmes linéaires : Application à l'optimisation en dynamique des fluides

Nuentsa Wakam, Désiré 07 December 2011 (has links) (PDF)
Cette thèse présente un ensemble de routines pour la résolution des grands systèmes linéaires creuses sur des architectures parallèles. Les approches proposées s'inscrivent dans un schéma hybride combinant les méthodes directes et itératives à travers l'utilisation des techniques de décomposition de domaine. Dans un tel schéma, le problème initial est divisé en sous-problèmes en effectuant un partitionnement du graphe de la matrice coefficient du système. Les méthodes de Schwarz sont ensuite utilisées comme outils de préconditionnements des méthodes de Krylov basées sur GMRES. Nous nous intéressons tout d'abord au schéma utilisant un préconditionneur de Schwarz multiplicatif. Nous définissons deux niveaux de parallélisme: le premier est associé à GMRES préconditionné sur le système global et le second est utilisé pour résoudre les sous-systèmes à l'aide d'une méthode directe parallèle. Nous montrons que ce découpage permet de garantir une certaine robustesse à la méthode en limitant le nombre total de sous-domaines. De plus, cette approche permet d'utiliser plus efficacement tous les processeurs alloués sur un noeud de calcul. Nous nous intéressons ensuite à la convergence et au parallélisme de GMRES qui est utilisée comme accélerateur global dans l'approche hybride. L'observation générale est que le nombre global d'itérations, et donc le temps de calcul global, augmente avec le nombre de partitions. Pour réduire cet effet, nous proposons plusieurs versions de GMRES basés sur la déflation. Les techniques de déflation proposées utilisent soit un préconditionnement adaptatif soit une base augmentée. Nous montrons l'utilité de ces approches dans leur capacité à limiter l'influence du choix d'une taille de base de Krylov adaptée, et donc à éviter une stagnation de la méthode hybride globale. De plus, elles permettent de réduire considérablement le coût mémoire, le temps de calcul ainsi que le nombre de messages échangés par les différents processeurs. Les performances de ces méthodes sont démontrées numériquement sur des systèmes linéaires de grande taille provenant de plusieurs champs d'application, et principalement de l'optimisation de certains paramètres de conception en dynamique des fluides.

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