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Parallele Logiksimulation mit dem Simulator dlbSIM: Implementierungsaspekte und Untersuchungen zur LastbalancierungMarkwardt, Jens 20 October 2017 (has links)
Die vorliegende Arbeit beschreibt im ersten Teil die Integration des auf MVLSIM (IBM) basierenden, parallelen Logiksimulators dlbSIM in eine industrielle Simulationsumgebung. Anhand von Experimenten wurde die fehlerfreie Arbeitsweise des parallelen Simulators überprueft und untersucht, inwieweit sich eine Senkung der Simulationszeit gegenüber dem sequentiellen MVLSIM bei der Simulation praxisrelevanter Modelle einstellt. Im zweiten Teil der Arbeit wurden gezielte Untersuchungen zur dynamischen Lastbalancierung des dlbSIM durchgefuehrt. Für eine vorgegebene, heterogene Testumgebung wurde eine Teststrategie entwickelt, welche die Untersuchung aller Einflussgroessen der Lastbalancierung erlaubt. Im Verlaufe der Experimente hat sich bestätigt, dass das Lastbalan- cierungsfeature des dlbSIM die Simulationszeit unter Fremdlasteinfluss signifikant verkürzen kann. Des weiteren ist dlbSIM in der Lage, ungünstige initiale Modellverteilungen auf heterogenen Systemen durch Teilmodellverschiebungen zu kompensieren.
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Dynamische Lastbalancierung und Modellkopplung zur hochskalierbaren Simulation von WolkenprozessenLieber, Matthias 26 September 2012 (has links) (PDF)
Die komplexen Interaktionen von Aerosolen, Wolken und Niederschlag werden in aktuellen Vorhersagemodellen nur ungenügend dargestellt. Simulationen mit spektraler Beschreibung von Wolkenprozessen können zu verbesserten Vorhersagen beitragen, sind jedoch weitaus rechenintensiver. Die Beschleunigung dieser Simulationen erfordert eine hochparallele Ausführung. In dieser Arbeit wird ein Konzept zur Kopplung spektraler Wolkenmikrophysikmodelle mit atmosphärischen Modellen entwickelt, das eine effiziente Nutzung der heute verfügbaren Parallelität der Größenordnung von 100.000 Prozessorkernen ermöglicht. Aufgrund des stark variierenden Rechenaufwands ist dafür eine hochskalierbare dynamische Lastbalancierung des Wolkenmikrophysikmodells unumgänglich. Dies wird durch ein hierarchisches Partitionierungsverfahren erreicht, das auf raumfüllenden Kurven basiert. Darüber hinaus wird eine hochskalierbare Verknüpfung von dynamischer Lastbalancierung und Modellkopplung durch ein effizientes Verfahren für die regelmäßige Bestimmung der Überschneidungen zwischen unterschiedlichen Partitionierungen ermöglicht. Durch die effiziente Nutzung von Hochleistungsrechnern ermöglichen die Ergebnisse der Arbeit die Anwendung spektraler Wolkenmikrophysikmodelle zur Simulation realistischer Szenarien auf hochaufgelösten Gittern. / Current forecast models insufficiently represent the complex interactions of aerosols, clouds and precipitation. Simulations with spectral description of cloud processes allow more detailed forecasts. However, they are much more computationally expensive. Reducing the runtime of such simulations requires a highly parallel execution. This thesis presents a concept for coupling spectral cloud microphysics models with atmospheric models that allows for efficient utilization of today\'s available parallelism in the order of 100.000 processor cores. Due to the strong workload variations, highly scalable dynamic load balancing of the cloud microphysics model is essential in order to reach this goal. This is achieved through a hierarchical partitioning method based on space-filling curves. Furthermore, a highly scalable connection of dynamic load balancing and model coupling is facilitated by an efficient method to regularly determine the intersections between different partitionings. The results of this thesis enable the application of spectral cloud microphysics models for the simulation of realistic scenarios with high resolution grids by efficient use of high performance computers.
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Parallele Algorithmen für die numerische Simulation dreidimensionaler, disperser Mehrphasenströmungen und deren Anwendung in der Verfahrenstechnik / Parallel algorithms for the numerical simulation of 3-dimensional disperse multiphase flows and theire application in process technologyFrank, Thomas 30 August 2002 (has links)
Many fluid flow processes in nature and technology are characterized by the presence
and coexistence of two ore more phases. These two- or multiphase flows are furthermore
characterized by a greater complexity of possible flow phenomena and phase interactions
then in single phase flows and therefore the numerical simulation of these multiphase
flows is usually demanding a much higher numerical effort. The presented work
summarizes the research and development work of the author and his research group on
"Numerical Methods for Multiphase Flows" at the University of Technology, Chemnitz over the
last years. This work was focussed on the development and application of numerical
approaches for the prediction of disperse fluid-particle flows in the field of
fluid mechanics and process technology.
A main part of the work presented here is concerned with the modelling of different
physical phenomena in fluid-particle flows under the paradigm of the Lagrangian treatment
of the particle motion in the fluid. The Eulerian-Lagrangian approach has proved to be an
especially well suited numerical approach for the simulation of disperse multiphase flows.
On the other hand its application requires a large amount of (parallel) computational power
and other computational ressources. The models described in this work give a mathematical
description of the relevant forces and momentum acting on a single spherical particle in
the fluid flow field, the particle-wall interaction and the particle erosion to the wall.
Further models has been derived in order to take into account the influence of
particle-particle collisions on the particle motion as well as the interaction of the
fluid flow turbulence with the particle motion. For all these models the state-of-the-art
from literature is comprehensively discussed.
The main field of interest of the work presented here is in the area of development,
implementation, investigation and comparative evaluation of parallelization
methods for the Eulerian-Lagrangian approach for the simulation of disperse multiphase
flows. Most of the priorly existing work of other authors is based on shared-memory
approaches, quasi-serial or static domain decomposition approaches. These parallelization
methods are mostly limited in theire applicability and scalability to parallel computer
architectures with a limited degree of parallelism (a few number of very powerfull compute
nodes) and to more or less homogeneous multiphase flows with uniform particle concentration
distribution and minor complexity of phase interactions. This work now presents a novel
parallelization method developed by the author, realizing a dynamic load balancing
for the Lagrangian approach (DDD - Dynamic Domain Decomposition) and therefore leading
to a substantial decrease in total computation time necessary for multiphase flow
computations with the Eulerian-Lagrangian approach.
Finally, the developed and entirely parallelized Eulerian-Lagrangian approach MISTRAL/PartFlow-3D
offers the opportunity of efficient investigation of disperse multiphase flows with
higher concentrations of the disperse phase and the resulting strong phase interaction
phenomena (four-way coupling). / Viele der in Natur und Technik ablaufenden Strömungsvorgänge sind durch die
Koexistenz zweier oder mehrerer Phasen gekennzeichnet. Diese sogenannten Zwei- oder
Mehrphasensysteme zeichnen sich durch ein hohes Maß an Komplexität aus und
erfordern oft einen sehr hohen rechentechnischen Aufwand zu deren numerischer Simulation.
Die vorliegende Arbeit faßt langjährige Forschungs- und Entwicklungsarbeiten
des Autors und seiner Forschungsgruppe "Numerische Methoden für Mehrphasenströmungen"
an der TU Chemnitz zusammen, die sich mit der Entwicklung und Anwendung numerischer
Berechnungsverfahren für disperse Fluid-Partikel-Strömungen auf dem Gebiet
der Strömungs- und Verfahrenstechnik befassen.
Ein wesentlicher Teil der Arbeit befaßt sich mit der Modellierung unterschiedlicher
physikalischer Phänomene in Fluid-Partikel-Strömungen unter dem Paradigma der Lagrange'schen
Betrachtungsweise der Partikelbewegung. Das Euler-Lagrange-Verfahren hat sich als
besonders geeignetes Berechnungsverfahren für die numerische Simulation disperser
Mehrphasenströmungen erwiesen, stellt jedoch in seiner Anwendung auch höchste
Anforderungen an die Ressourcen der verwendeten (parallelen) Rechnerarchitekturen.
Die näher ausgeführten mathematisch-physikalischen Modelle liefern eine Beschreibung
der auf eine kugelförmige Einzelpartikel im Strömungsfeld wirkenden Kräfte
und Momente, der Partikel-Wand-Wechselwirkung und der Partikelerosion. Weitere Teilmodelle
dienen der Berücksichtigung von Partikel-Partikel-Stoßvorgängen und der
Wechselwirkung zwischen Fluidturbulenz und Partikelbewegung.
Der Schwerpunkt dieser Arbeit liegt im Weiteren in der Entwicklung, Untersuchung und vergleichenden
Bewertung von Parallelisierungsverfahren für das Euler-Lagrange-Verfahren zur Berechnung von
dispersen Mehrphasenströmungen. Zuvor von anderen Autoren entwickelte Parallelisierungsmethoden
für das Lagrange'sche Berechnungsverfahren basieren im Wesentlichen auf Shared-Memory-Ansätzen,
Quasi-Seriellen Verfahren oder statischer Gebietszerlegung (SDD) und sind somit in ihrer
Einsetzbarkeit und Skalierbarkeit auf Rechnerarchitekturen mit relativ geringer Parallelität
und auf weitgehend homogene Mehrphasenströmungen mit geringer Komplexität der Phasenwechselwirkungen
beschränkt. In dieser Arbeit wird eine vom Autor entwickelte, neuartige Parallelisierungsmethode
vorgestellt, die eine dynamische Lastverteilung für das Lagrange-Verfahren ermöglicht (DDD - Dynamic
Domain Decomposition) und mit deren Hilfe eine deutliche Reduzierung der Gesamtausführungszeiten
einer Mehrphasenströmungsberechnung mit dem Euler-Lagrange-Verfahren möglich ist.
Im Ergebnis steht mit dem vom Autor und seiner Forschungsgruppe entwickelten vollständig parallelisierten
Euler-Lagrange-Verfahren MISTRAL/PartFlow-3D ein numerisches Berechnungsverfahren zur Verfügung,
mit dem disperse Mehrphasenströmungen mit höheren Konzentrationen der dispersen Phase und
daraus resultierenden starken Phasenwechselwirkungen (Vier-Wege-Kopplung) effektiv untersucht
werden können.
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Dynamische Lastbalancierung und Modellkopplung zur hochskalierbaren Simulation von WolkenprozessenLieber, Matthias 03 September 2012 (has links)
Die komplexen Interaktionen von Aerosolen, Wolken und Niederschlag werden in aktuellen Vorhersagemodellen nur ungenügend dargestellt. Simulationen mit spektraler Beschreibung von Wolkenprozessen können zu verbesserten Vorhersagen beitragen, sind jedoch weitaus rechenintensiver. Die Beschleunigung dieser Simulationen erfordert eine hochparallele Ausführung. In dieser Arbeit wird ein Konzept zur Kopplung spektraler Wolkenmikrophysikmodelle mit atmosphärischen Modellen entwickelt, das eine effiziente Nutzung der heute verfügbaren Parallelität der Größenordnung von 100.000 Prozessorkernen ermöglicht. Aufgrund des stark variierenden Rechenaufwands ist dafür eine hochskalierbare dynamische Lastbalancierung des Wolkenmikrophysikmodells unumgänglich. Dies wird durch ein hierarchisches Partitionierungsverfahren erreicht, das auf raumfüllenden Kurven basiert. Darüber hinaus wird eine hochskalierbare Verknüpfung von dynamischer Lastbalancierung und Modellkopplung durch ein effizientes Verfahren für die regelmäßige Bestimmung der Überschneidungen zwischen unterschiedlichen Partitionierungen ermöglicht. Durch die effiziente Nutzung von Hochleistungsrechnern ermöglichen die Ergebnisse der Arbeit die Anwendung spektraler Wolkenmikrophysikmodelle zur Simulation realistischer Szenarien auf hochaufgelösten Gittern. / Current forecast models insufficiently represent the complex interactions of aerosols, clouds and precipitation. Simulations with spectral description of cloud processes allow more detailed forecasts. However, they are much more computationally expensive. Reducing the runtime of such simulations requires a highly parallel execution. This thesis presents a concept for coupling spectral cloud microphysics models with atmospheric models that allows for efficient utilization of today\'s available parallelism in the order of 100.000 processor cores. Due to the strong workload variations, highly scalable dynamic load balancing of the cloud microphysics model is essential in order to reach this goal. This is achieved through a hierarchical partitioning method based on space-filling curves. Furthermore, a highly scalable connection of dynamic load balancing and model coupling is facilitated by an efficient method to regularly determine the intersections between different partitionings. The results of this thesis enable the application of spectral cloud microphysics models for the simulation of realistic scenarios with high resolution grids by efficient use of high performance computers.
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Scheduling algorithms for saving energy and balancing loadAntoniadis, Antonios 16 August 2012 (has links)
Diese Arbeit beschäftigt sich mit Scheduling von Tasks in Computersystemen. Wir untersuchen sowohl die in neueren Arbeiten betrachtete Zielfunktion zur Energieminimierung als auch die klassische Zielfunktion zur Lastbalancierung auf mehreren Prozessoren. Beim Speed-Scaling mit Sleep-State darf ein Prozessor, der zu jedem Zeitpunkt seine Geschwindigkeit anpassen kann, auch in einen Schlafmodus übergehen. Unser Ziel ist es, den Energieverbrauch zu minimieren. Wir zeigen die NP-Härte des Problems und klären somit den Komplexitätsstatus. Wir beweisen eine untere Schranke für die Approximationsgüte für eine spezielle natürliche Klasse von Schedules. Ferner entwickeln wir eine Familie von Algorithmen, die gute Approximationsfaktoren liefert, und zeigen, dass diese sogar Lösungen liefert, die optimal für die zuvor erwähnte Klasse von Schedules sind. Anschließend widmen wir unsere Aufmerksamkeit dem folgenden Termin-basierten Scheduling-Problem. Es seien mehrere Prozessoren gegeben, wobei jeder einzelne Prozessor zu jedem Zeitpunkt seine Geschwindigkeit anpassen kann. Ziel ist es wie zuvor, den Energieverbrauch des erzeugten Schedules zu minimieren. Für den Offline-Fall entwickeln wir einen optimalen Polynomialzeit-Algorithmus. Für das Online-Problem erweitern wir die zwei bekannten Ein-Prozessor-Algorithmen Optimal Available und Average Rate. Wir zeigen, dass diese den gleichen bzw. einen um die additive Konstante von eins vergrößerten kompetiven Faktor haben. Bei der Lastbalancierung auf mehreren Prozessoren betrachten wir Offline-Load-Balancing auf identischen Maschinen. Unser Ziel ist es, die Current-Load für temporäre Tasks mit identischem Gewicht zu minimieren. Wir zeigen, dass eine Lösung mit maximaler Imbalance von eins immer existiert und entwickeln einen effizienten Algorithmus, der solche Lösungen liefert. Zum Schluss beweisen wir die NP-Härte von zwei Verallgemeinerungen des Problems. / This thesis studies problems of scheduling tasks in computing environments. We consider both the modern objective function of minimizing energy consumption, and the classical objective of balancing load across machines. We first investigate offline deadline-based scheduling in the setting of a single variable-speed processor that is equipped with a sleep state. The objective is that of minimizing the total energy consumption. Apart from settling the complexity of the problem by showing its NP-hardness, we provide a lower bound of 2 for general convex power functions, and a particular natural class of schedules. We also present an algorithmic framework for designing good approximation algorithms. Furthermore, we give tight bounds for the aforementioned particular class of schedules. We then focus on the multiprocessor setting where each processor has the ability to vary its speed. We first study the offline problem and show that optimal schedules can be computed efficiently in polynomial time. Regarding the online problem and a natural class of power functions, we extend the two well-known single-processor algorithms Optimal Available and Average Rate. We prove that Optimal Available has the same competitive ratio as in the single-processor case. For Average Rate we show a competitive factor that increases by an additive constant of one compared to the single-processor result. With respect to load balancing, we consider offline load balancing on identical machines, with the objective of minimizing the current load, for temporary unit-weight jobs. The problem can be seen as coloring n intervals with k colors, such that for each point on the line, the maximal difference between the number of intervals of any two colors is minimal. We prove that a coloring with maximal difference at most one is always possible, and develop a fast polynomial-time algorithm for generating such a coloring. Lastly, we prove that two generalizations of the problem are NP-hard.
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Parallele Algorithmen für die numerische Simulation dreidimensionaler, disperser Mehrphasenströmungen und deren Anwendung in der VerfahrenstechnikFrank, Thomas 21 June 2002 (has links)
Many fluid flow processes in nature and technology are characterized by the presence
and coexistence of two ore more phases. These two- or multiphase flows are furthermore
characterized by a greater complexity of possible flow phenomena and phase interactions
then in single phase flows and therefore the numerical simulation of these multiphase
flows is usually demanding a much higher numerical effort. The presented work
summarizes the research and development work of the author and his research group on
"Numerical Methods for Multiphase Flows" at the University of Technology, Chemnitz over the
last years. This work was focussed on the development and application of numerical
approaches for the prediction of disperse fluid-particle flows in the field of
fluid mechanics and process technology.
A main part of the work presented here is concerned with the modelling of different
physical phenomena in fluid-particle flows under the paradigm of the Lagrangian treatment
of the particle motion in the fluid. The Eulerian-Lagrangian approach has proved to be an
especially well suited numerical approach for the simulation of disperse multiphase flows.
On the other hand its application requires a large amount of (parallel) computational power
and other computational ressources. The models described in this work give a mathematical
description of the relevant forces and momentum acting on a single spherical particle in
the fluid flow field, the particle-wall interaction and the particle erosion to the wall.
Further models has been derived in order to take into account the influence of
particle-particle collisions on the particle motion as well as the interaction of the
fluid flow turbulence with the particle motion. For all these models the state-of-the-art
from literature is comprehensively discussed.
The main field of interest of the work presented here is in the area of development,
implementation, investigation and comparative evaluation of parallelization
methods for the Eulerian-Lagrangian approach for the simulation of disperse multiphase
flows. Most of the priorly existing work of other authors is based on shared-memory
approaches, quasi-serial or static domain decomposition approaches. These parallelization
methods are mostly limited in theire applicability and scalability to parallel computer
architectures with a limited degree of parallelism (a few number of very powerfull compute
nodes) and to more or less homogeneous multiphase flows with uniform particle concentration
distribution and minor complexity of phase interactions. This work now presents a novel
parallelization method developed by the author, realizing a dynamic load balancing
for the Lagrangian approach (DDD - Dynamic Domain Decomposition) and therefore leading
to a substantial decrease in total computation time necessary for multiphase flow
computations with the Eulerian-Lagrangian approach.
Finally, the developed and entirely parallelized Eulerian-Lagrangian approach MISTRAL/PartFlow-3D
offers the opportunity of efficient investigation of disperse multiphase flows with
higher concentrations of the disperse phase and the resulting strong phase interaction
phenomena (four-way coupling). / Viele der in Natur und Technik ablaufenden Strömungsvorgänge sind durch die
Koexistenz zweier oder mehrerer Phasen gekennzeichnet. Diese sogenannten Zwei- oder
Mehrphasensysteme zeichnen sich durch ein hohes Maß an Komplexität aus und
erfordern oft einen sehr hohen rechentechnischen Aufwand zu deren numerischer Simulation.
Die vorliegende Arbeit faßt langjährige Forschungs- und Entwicklungsarbeiten
des Autors und seiner Forschungsgruppe "Numerische Methoden für Mehrphasenströmungen"
an der TU Chemnitz zusammen, die sich mit der Entwicklung und Anwendung numerischer
Berechnungsverfahren für disperse Fluid-Partikel-Strömungen auf dem Gebiet
der Strömungs- und Verfahrenstechnik befassen.
Ein wesentlicher Teil der Arbeit befaßt sich mit der Modellierung unterschiedlicher
physikalischer Phänomene in Fluid-Partikel-Strömungen unter dem Paradigma der Lagrange'schen
Betrachtungsweise der Partikelbewegung. Das Euler-Lagrange-Verfahren hat sich als
besonders geeignetes Berechnungsverfahren für die numerische Simulation disperser
Mehrphasenströmungen erwiesen, stellt jedoch in seiner Anwendung auch höchste
Anforderungen an die Ressourcen der verwendeten (parallelen) Rechnerarchitekturen.
Die näher ausgeführten mathematisch-physikalischen Modelle liefern eine Beschreibung
der auf eine kugelförmige Einzelpartikel im Strömungsfeld wirkenden Kräfte
und Momente, der Partikel-Wand-Wechselwirkung und der Partikelerosion. Weitere Teilmodelle
dienen der Berücksichtigung von Partikel-Partikel-Stoßvorgängen und der
Wechselwirkung zwischen Fluidturbulenz und Partikelbewegung.
Der Schwerpunkt dieser Arbeit liegt im Weiteren in der Entwicklung, Untersuchung und vergleichenden
Bewertung von Parallelisierungsverfahren für das Euler-Lagrange-Verfahren zur Berechnung von
dispersen Mehrphasenströmungen. Zuvor von anderen Autoren entwickelte Parallelisierungsmethoden
für das Lagrange'sche Berechnungsverfahren basieren im Wesentlichen auf Shared-Memory-Ansätzen,
Quasi-Seriellen Verfahren oder statischer Gebietszerlegung (SDD) und sind somit in ihrer
Einsetzbarkeit und Skalierbarkeit auf Rechnerarchitekturen mit relativ geringer Parallelität
und auf weitgehend homogene Mehrphasenströmungen mit geringer Komplexität der Phasenwechselwirkungen
beschränkt. In dieser Arbeit wird eine vom Autor entwickelte, neuartige Parallelisierungsmethode
vorgestellt, die eine dynamische Lastverteilung für das Lagrange-Verfahren ermöglicht (DDD - Dynamic
Domain Decomposition) und mit deren Hilfe eine deutliche Reduzierung der Gesamtausführungszeiten
einer Mehrphasenströmungsberechnung mit dem Euler-Lagrange-Verfahren möglich ist.
Im Ergebnis steht mit dem vom Autor und seiner Forschungsgruppe entwickelten vollständig parallelisierten
Euler-Lagrange-Verfahren MISTRAL/PartFlow-3D ein numerisches Berechnungsverfahren zur Verfügung,
mit dem disperse Mehrphasenströmungen mit höheren Konzentrationen der dispersen Phase und
daraus resultierenden starken Phasenwechselwirkungen (Vier-Wege-Kopplung) effektiv untersucht
werden können.
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