ForestClaw：用于双曲守恒律的混合八叉树森林自适应网格细化
数学软件
2014-06-06 v1
摘要
我们提出了一种用于并行自适应网格细化 (AMR) 的新混合范式，该范式结合了基于树的 AMR 的可扩展性和轻量级架构，以及用于双曲守恒律的基于块的求解器的计算效率。其核心思想是将 AMR 层次结构中的每个叶节点解释为 中的一个均匀计算块，具有 个自由度，其中 通常在 8 到 32 之间。因此，每个块上的计算可以针对速度进行优化，同时我们继承了自适应网格的灵活性。在我们的工作中，我们选择与 p4est AMR 库集成，因为它允许我们从多个映射八叉树构建网格，并支持立方球体和其他非平凡的多块几何结构。我们描述了并行实现的各个方面，最后给出了仅 MPI 和 OpenMP/MPI 混合运行的可扩展性结果，其中最大的 MPI 运行在 16,384 个 CPU 核心上执行。
引用
@article{arxiv.1308.1472,
title = {ForestClaw: Hybrid forest-of-octrees AMR for hyperbolic conservation laws},
author = {Carsten Burstedde and Donna Calhoun and Kyle Mandli and Andy R. Terrel},
journal= {arXiv preprint arXiv:1308.1472},
year = {2014}
}
备注
submitted to International Conference on Parallel Computing - ParCo2013