MÉTHODES HYBRIDES POUR LES GRILLES DE CALCUL ET LES SUPERCALCULATEURS
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- Nombre de pages168
- PrésentationBroché
- Poids0.256 kg
- Dimensions15,2 cm × 22,9 cm × 1,0 cm
- ISBN978-613-1-52786-9
- EAN9786131527869
- Date de parution07/10/2010
- CollectionOMN.UNIV.EUROP.
- ÉditeurUniv Européenne
Résumé
De nombreux problèmes scientifiques et industriels ont besoin de la résolution de systèmes linéaires non symétriques à grande échelle, qui sont décrits par des matrices creuses de très grande taille. On utilise fréquemment dans ce cas des méthodes numériques itératives et on fait appel au parallélisme pour une résolution rapide et efficace. L''algorithme GMRES(m) est une méthode itérative qui donne de bons résultats dans la plupart des cas.
Mais on observe une limitation à sa parallélisation en raison des nombreuses communications produites. Nous présentons dans cette thèse une méthode hybride GMRES(m)/LS-Arnoldi qui accélère la convergence grâce à la connaissance des valeurs propres calculées parallèlement par la méthode d''Arnoldi pour les cas réels. Une extension aux cas complexes est également étudiée. L''environnement XtremWeb est un système de grille léger, tolérant aux défaillances et sécurisé pour l''exécution d''applications parallèles.
Nous présentons dans cette thèse les implantations de la méthode GMRES(m) sur ce système de grille XtremWeb ainsi que sur un environnement distribué de calcul LAM-MPI.
Mais on observe une limitation à sa parallélisation en raison des nombreuses communications produites. Nous présentons dans cette thèse une méthode hybride GMRES(m)/LS-Arnoldi qui accélère la convergence grâce à la connaissance des valeurs propres calculées parallèlement par la méthode d''Arnoldi pour les cas réels. Une extension aux cas complexes est également étudiée. L''environnement XtremWeb est un système de grille léger, tolérant aux défaillances et sécurisé pour l''exécution d''applications parallèles.
Nous présentons dans cette thèse les implantations de la méthode GMRES(m) sur ce système de grille XtremWeb ainsi que sur un environnement distribué de calcul LAM-MPI.