1
วิธีการรวบรวมและแก้ปัญหาระบบเมทริกซ์ในแบบคู่ขนานจากค่าที่สร้างขึ้นในโปรเซสเซอร์ที่แตกต่างกันอย่างไร
ฉันกำลังแก้ปัญหา Multiscale ใช้วิวิธ Multiscale วิธี (HMM) โดยพื้นฐานแล้วกระบวนการเฉพาะของฉันใช้กระบวนการวนซ้ำต่อไปนี้: แก้ปัญหาระบบเมทริกซ์ในพื้นที่จำนวนมาก คำนวณมูลค่าที่น่าสนใจจากโซลูชันของระบบภายใน ประกอบระบบเมทริกซ์ระดับโลกจาก "ค่าสนใจ" ในพื้นที่ แก้ปัญหาระบบเมทริกซ์ทั่วโลก ใช้วิธีการแก้ปัญหาของระบบเมทริกซ์ทั่วโลกเพื่อสร้างระบบเมทริกซ์ท้องถิ่นใหม่ ทำซ้ำจนกว่าจะถึงเกณฑ์การลู่เข้า เนื่องจากมีหลายท้องถิ่น (อิสระ) ระบบเชิงเส้นของสมการและหลายระบบสามารถใส่ลงในหน่วยความจำแรมท้องถิ่นผมคิดว่ามันเป็นที่ดีที่สุดในการโหลดหลายระบบ "ท้องถิ่น" ในแต่ละหน่วยประมวลผลและการแก้ปัญหาในแต่ละระบบตามลำดับ ( ดูคำถามที่โพสต์นี้ ) คำถามของฉันเกี่ยวกับกลยุทธ์ที่ดีที่สุดในการรวบรวมและแก้ไขระบบเมทริกซ์ทั่วโลก ในกรณีเฉพาะของฉันระบบโกลบอลเมทริกซ์นั้นมีขนาดเล็กพอที่จะพอดีกับหน่วยความจำ RAM ของโปรเซสเซอร์ นอกจากนี้เมทริกซ์ท้องถิ่นและทั่วโลกจะไม่เปลี่ยนขนาดระหว่างการวนซ้ำ ดังนั้นฉันคาดว่าหนึ่งในสามกลยุทธ์ที่เป็นไปได้: รวบรวม "คุณค่าที่น่าสนใจ" ลงในโปรเซสเซอร์เดียวและรวบรวม / แก้ปัญหาระบบเมทริกซ์ทั่วโลกตามลำดับในโปรเซสเซอร์เดียว คัดลอกค่าที่น่าสนใจไปยังโปรเซสเซอร์ทุกตัวและประกอบ / แก้ปัญหาระบบเมทริกซ์ทั่วโลกที่เหมือนกันตามลำดับในทุกโปรเซสเซอร์ สมมติว่าแต่ละโปรเซสเซอร์มี "คุณค่าของความสนใจ" ที่จำเป็นในการสร้างบล็อกที่ต่อเนื่องกันของเมทริกซ์ระดับโลกจากนั้นเราสามารถรวบรวมพาร์ติชันของเมทริกซ์ระดับโลกในพื้นที่จากนั้นก็แก้ปัญหาพวกมันพร้อมกัน ฉันเห็นข้อดี / ข้อเสียของแต่ละวิธี ในวิธีที่ 1 ไม่จำเป็นต้องมีการสื่อสารในขั้นตอนการแก้ไข แต่การสื่อสารไปยังและจากตัวประมวลผลหลักอาจกลายเป็นคอขวด (โดยเฉพาะอย่างยิ่งในระดับ) วิธีที่ 2 …