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数学 > 数值分析

arXiv:2012.00585 (math)
[提交于 2020年12月1日 (v1) ,最后修订 2021年7月15日 (此版本, v2)]

标题: 一种灵活的稀疏矩阵数据格式及并行算法,用于使用原子同步原语在一般有限元应用中组装稀疏矩阵

标题: A flexible sparse matrix data format and parallel algorithms for the assembly of sparse matrices in general finite element applications using atomic synchronisation primitives

Authors:Adam Sky, César Polindara, Ingo Muench, Carolin Birk
摘要: 有限元方法需要从局部有限元贡献中组合全局刚度矩阵。 组合过程结合了单元刚度矩阵的计算及其组装到全局刚度矩阵中,这通常是稀疏的。 在本文中,我们关注全局刚度矩阵的组装过程,并使用C++在共享内存系统上探索不同的算法及其效率。 我们研究的一个关键方面是使用原子同步原语来推导无数据竞争的算法和数据结构。 此外,我们提出了一种用于稀疏矩阵的新灵活存储格式,并通过基于有限元问题常见特征的抽象基准测试,将其性能与压缩行存储格式进行了比较。
摘要: Finite element methods require the composition of the global stiffness matrix from local finite element contributions. The composition process combines the computation of element stiffness matrices and their assembly into the global stiffness matrix, which is commonly sparse. In this paper we focus on the assembly process of the global stiffness matrix and explore different algorithms and their efficiency on shared memory systems using C++. A key aspect of our investigation is the use of atomic synchronization primitives for the derivation of data-race free algorithms and data structures. Furthermore, we propose a new flexible storage format for sparse matrices and compare its performance with the compressed row storage format using abstract benchmarks based on common characteristics of finite element problems.
主题: 数值分析 (math.NA) ; 偏微分方程分析 (math.AP)
引用方式: arXiv:2012.00585 [math.NA]
  (或者 arXiv:2012.00585v2 [math.NA] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2012.00585
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

提交历史

来自: Ingo Münch Prof. Dr.-Ing. [查看电子邮件]
[v1] 星期二, 2020 年 12 月 1 日 15:56:09 UTC (34 KB)
[v2] 星期四, 2021 年 7 月 15 日 13:43:08 UTC (72 KB)
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