]> AND Private Git Repository - hpcc2014.git/blobdiff - hpcc.tex
Logo AND Algorithmique Numérique Distribuée

Private GIT Repository
new
[hpcc2014.git] / hpcc.tex
index 8bf89cd6f88d04b75097846dd45e769678759a40..109d4b08e2e504f46c04ad7f9e3a1851f61d13ea 100644 (file)
--- a/hpcc.tex
+++ b/hpcc.tex
@@ -476,13 +476,12 @@ study that the results depend on the following parameters:
 \item Hosts processors power (GFlops) can also influence on the results.
 \item Finally, when submitting job batches for execution, the arguments values
   passed to the program like the maximum number of iterations or the precision are critical. They allow us to ensure not only the convergence of the
-  algorithm but also to get the main objective in getting an execution time in asynchronous communication less than in
-  synchronous mode. The ratio between the simulated execution time of synchronous GMRES algorithm
-  compared to the asynchronous multisplitting algorithm ($t_\text{GMRES} / t_\text{Multisplitting}$) is defined as the \emph{relative gain}. So,
-  our objective running the algorithm in SimGrid is to obtain a relative gain
-  greater than 1.
-\end{itemize}
+  algorithm but also to get the main objective in getting an execution time with the asynchronous multisplitting  less than with synchronous GMRES. 
+  \end{itemize}
 
+The ratio between the simulated execution time of synchronous GMRES algorithm
+compared to the asynchronous multisplitting algorithm ($t_\text{GMRES} / t_\text{Multisplitting}$) is defined as the \emph{relative gain}. So,
+our objective running the algorithm in SimGrid is to obtain a relative gain greater than 1.
 A priori, obtaining a relative gain greater than 1 would be difficult in a local
 area network configuration where the synchronous mode will take advantage on the
 rapid exchange of information on such high-speed links. Thus, the methodology
@@ -509,7 +508,8 @@ $\text{62}^\text{3} = \text{\np{238328}}$ to $\text{150}^\text{3} =
 
 \begin{table}[!t]
   \centering
-  \caption{2 clusters, each with 50 nodes}
+  \caption{Relative gain  of the multisplitting algorithm compared  to GMRES for
+    different configurations with 2 clusters, each one composed of 50 nodes.}
   \label{tab.cluster.2x50}
 
   \begin{mytable}{5}
@@ -630,13 +630,12 @@ Note that the program was run with the following parameters:
 
 \begin{itemize}
 \item HOSTFILE: Text file containing the list of the processors units name. Here 100 hosts;
-\item PLATFORM: XML file description of the platform architecture two clusters (cluster1 and cluster2) with the following characteristics :
+\item PLATFORM: XML file description of the platform architecture whith the following characteristics: %two clusters (cluster1 and cluster2) with the following characteristics :
   \begin{itemize}
-  \item Processor unit power: \np[GFlops]{1.5};
-  \item Intracluster network bandwidth: \np[Gbit/s]{1.25} and latency:
-    \np[$\mu$s]{0.05};
-  \item Intercluster network bandwidth: \np[Mbit/s]{5} and latency:
-    \np[$\mu$s]{5};
+  \item 2 clusters of 50 hosts each;
+  \item Processor unit power: \np[GFlops]{1} or \np[GFlops]{1.5};
+  \item Intra-cluster network bandwidth: \np[Gbit/s]{1.25} and latency: \np[$\mu$s]{0.05};
+  \item Inter-cluster network bandwidth: \np[Mbit/s]{5} or \np[Mbit/s]{50} and latency: \np[$\mu$s]{20};
   \end{itemize}
 \end{itemize}
 
@@ -645,11 +644,11 @@ Note that the program was run with the following parameters:
 
 \begin{itemize}
 \item Description of the cluster architecture matching the format <Number of
-  cluster> <Number of hosts in cluster1> <Number of hosts in cluster2>;
+  clusters> <Number of hosts in cluster1> <Number of hosts in cluster2>;
 \item Maximum number of iterations;
 \item Precisions on the residual error;
 \item Matrix size $N_x$, $N_y$ and $N_z$;
-\item Matrix diagonal value: $6$ (See~(\ref{eq:03}));
+\item Matrix diagonal value: $6$ (See Equation~(\ref{eq:03}));
 \item Matrix off-diagonal value: $-1$;
 \item Communication mode: asynchronous.
 \end{itemize}