]> AND Private Git Repository - GMRES2stage.git/commitdiff
Logo AND Algorithmique Numérique Distribuée

Private GIT Repository
update
authorraphael couturier <couturie@extinction>
Thu, 9 Oct 2014 16:04:33 +0000 (18:04 +0200)
committerraphael couturier <couturie@extinction>
Thu, 9 Oct 2014 16:04:33 +0000 (18:04 +0200)
paper.tex

index dd80756de05bbab9ad5aad6523c520d9b459c3f3..112b322324c88803dcc327629623965b330b3276 100644 (file)
--- a/paper.tex
+++ b/paper.tex
@@ -829,15 +829,17 @@ to  read the  codes available  in the  PETSc sources.   Those problem  have been
 chosen because they  are scalable with many cores. We  have tested other problem
 but they are not scalable with many cores.
 
 chosen because they  are scalable with many cores. We  have tested other problem
 but they are not scalable with many cores.
 
+In the following larger experiments are described on two large scale architectures: Curie and Juqeen... {\bf description...}\\
 
 
 
 
+{\bf Description of preconditioners}
 
 \begin{table*}
 \begin{center}
 \begin{tabular}{|r|r|r|r|r|r|r|r|r|} 
 \hline
 
 
 \begin{table*}
 \begin{center}
 \begin{tabular}{|r|r|r|r|r|r|r|r|r|} 
 \hline
 
-  nb. cores & precond   & \multicolumn{2}{c|}{GMRES} & \multicolumn{2}{c|}{TSARM CGLS} &  \multicolumn{2}{c|}{TSARM LSQR} & best gain \\ 
+  nb. cores & precond   & \multicolumn{2}{c|}{FGMRES} & \multicolumn{2}{c|}{TSARM CGLS} &  \multicolumn{2}{c|}{TSARM LSQR} & best gain \\ 
 \cline{3-8}
              &                       & Time  & \# Iter.  & Time  & \# Iter. & Time  & \# Iter. & \\\hline \hline
   2,048      & mg                    & 403.49   & 18,210    & 73.89  & 3,060   & 77.84  & 3,270  & 5.46 \\
 \cline{3-8}
              &                       & Time  & \# Iter.  & Time  & \# Iter. & Time  & \# Iter. & \\\hline \hline
   2,048      & mg                    & 403.49   & 18,210    & 73.89  & 3,060   & 77.84  & 3,270  & 5.46 \\
@@ -851,11 +853,23 @@ but they are not scalable with many cores.
 \hline
 
 \end{tabular}
 \hline
 
 \end{tabular}
-\caption{Comparison of FGMRES and 2 stage FGMRES algorithms for ex15 of Petsc with 25000 components per core on Juqueen (threshold 1e-3, restart=30, s=12),  time is expressed in seconds.}
+\caption{Comparison of FGMRES and TSARM with FGMRES for example ex15 of PETSc with two preconditioner (mg and sor) with 25,000 components per core on Juqueen (threshold 1e-3, restart=30, s=12),  time is expressed in seconds.}
 \label{tab:03}
 \end{center}
 \end{table*}
 
 \label{tab:03}
 \end{center}
 \end{table*}
 
+Table~\ref{tab:03} shows  the execution  times and the  number of  iterations of
+example ex15  of PETSc on the  Juqueen architecture. Differents  number of cores
+are  studied rangin  from  2,048  upto 16,383.   Two  preconditioners have  been
+tested.   For those experiments,  the number  of components  (or unknown  of the
+problems)  per processor is  fixed to  25,000. This  number can  seem relatively
+small. In fact, for  some applications that need a lot of  memory, the number of
+components per processor requires sometimes to be small.
+
+In this Table, we  can notice that TSARM is always faster  than FGMRES. The last
+column shows the ratio between FGMRES and the best version of TSARM according to
+the minimization procedure: CGLS or LSQR.
+
 
 \begin{figure}
 \centering
 
 \begin{figure}
 \centering