Estudio de escalabilidad del código Code_Saturne en el clúster Pirayú

El presente trabajo tiene como objetivo realizar un estudio de escalabilidad y de desempeño del código computacional Code_Saturne en uno de los clústeres que posee actualmente el CIMEC, Pirayú. Para dicho estudio se propondrá una serie de casos de prueba, correctamente referenciados y validados, con...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Garelli, Luciano, Dabin, Alejandro, Dorsch, Juan P., Storti, Mario A.
Formato: Objeto de conferencia Resumen
Lenguaje:Español
Publicado: 2017
Materias:
Ingeniería
Code Saturne
Escalabilidad
HPC
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/94698
https://cimec.org.ar/ojs/index.php/mc/article/view/5281
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
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description El presente trabajo tiene como objetivo realizar un estudio de escalabilidad y de desempeño del código computacional Code_Saturne en uno de los clústeres que posee actualmente el CIMEC, Pirayú. Para dicho estudio se propondrá una serie de casos de prueba, correctamente referenciados y validados, contemplando diferentes regímenes fluido dinámicos (laminar y turbulento) para analizar el impacto de los modelos de turbulencia. Para la resolución de estos casos se emplearán tanto mallas estructuradas como no estructuradas satisfaciendo ciertos criterios y niveles de calidad. Para la resolución de los problemas de prueba se utilizará la versión de producción actual del código [5.0.1), analizando el desempeño del mismo mediante la paralelización tanto con OpenMP, como con MPI e híbrida, a los efectos de determinar el balance óptimo entre hilos y procesos a ser ejecutados en cada nodo del clúster. Adicionalmente, se prevé utilizar dos compiladores (GNU, Intel) con el fin de evaluar las optimizaciones que generan para el hardware; y dos bibliotecas de álgebra lineal (OpenBLAS, Intel MKL) para medir su influencia en el tiempo de cómputo. Este primer análisis pretende ser un punto de referencia para la evaluación y comparación de futuras versiones del código, como así también para el caso de actualizaciones de software y/o hardware en los clústeres.
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Resumen
author Garelli, Luciano
Dabin, Alejandro
Dorsch, Juan P.
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