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Private GIT Repository
Correct value.
[hpcc2014.git] / hpcc.tex
index 5ae025fb69135ccd3d7518a2362f9302fe625aa6..ab350c8423436ed9661f2b46edb98a4a1aa5fadb 100644 (file)
--- a/hpcc.tex
+++ b/hpcc.tex
@@ -248,21 +248,27 @@ this paper.  The SMPI interface implements about \np[\%]{80} of the MPI 2.0
 standard~\cite{bedaride:hal-00919507}, and supports applications written in C or
 Fortran, with little or no modifications.
 
 standard~\cite{bedaride:hal-00919507}, and supports applications written in C or
 Fortran, with little or no modifications.
 
-With SimGrid, the execution of a distributed application is simulated on a
+Within SimGrid, the execution of a distributed application is simulated on a
 single machine.  The application code is really executed, but some operations
 single machine.  The application code is really executed, but some operations
-like the communications are intercepted to be simulated according to the
-characteristics of the simulated execution platform.  The description of this
-target platform is given as an input for the execution, by the mean of an XML
-file.  It describes the properties of the platform, such as the computing node
-with their computing power, the interconnection links with their bandwidth and
-latency, and the routing strategy.  The simulated running time of the
-application is computed according to these properties.
-
-%%% TODO: add some words+refs about SimGrid's accuracy and scalability.}
-
-\AG{Faut-il ajouter quelque-chose ?} 
-\CER{Comme tu as décrit la plateforme d'exécution, on peut ajouter éventuellement le fichier XML contenant des hosts dans les clusters formant la grille
-  \AG{Bof.}}
+like the communications are intercepted, and their running time is computed
+according to the characteristics of the simulated execution platform.  The
+description of this target platform is given as an input for the execution, by
+the mean of an XML file.  It describes the properties of the platform, such as
+the computing node with their computing power, the interconnection links with
+their bandwidth and latency, and the routing strategy.  The simulated running
+time of the application is computed according to these properties.
+
+To compute the durations of the operations in the simulated world, and to take
+into account resource sharing (e.g. bandwidth sharing between competing
+communications), SimGrid uses a fluid model.  This allows to run relatively fast
+simulations, while still keeping accurate
+results~\cite{bedaride:hal-00919507,tomacs13}.  Moreover, depending on the
+simulated application, SimGrid/SMPI allows to skip long lasting computations and
+to only take their duration into account.  When the real computations cannot be
+skipped, but the results have no importance for the simulation results, there is
+also the possibility to share dynamically allocated data structures between
+several simulated processes, and thus to reduce the whole memory consumption.
+These two techniques can help to run simulations at a very large scale.
 
 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
 \section{Simulation of the multisplitting method}
 
 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
 \section{Simulation of the multisplitting method}
@@ -441,7 +447,7 @@ containing 50 hosts each, totaling 100 hosts. Various combinations of the above
 factors have providing the results shown in Table~\ref{tab.cluster.2x50} with a
 matrix size ranging from $N_x = N_y = N_z = \text{62}$ to 171 elements or from
 $\text{62}^\text{3} = \text{\np{238328}}$ to $\text{171}^\text{3} =
 factors have providing the results shown in Table~\ref{tab.cluster.2x50} with a
 matrix size ranging from $N_x = N_y = N_z = \text{62}$ to 171 elements or from
 $\text{62}^\text{3} = \text{\np{238328}}$ to $\text{171}^\text{3} =
-\text{\np{5211000}}$ entries.
+\text{\np{5000211}}$ entries.
 
 % use the same column width for the following three tables
 \newlength{\mytablew}\settowidth{\mytablew}{\footnotesize\np{E-11}}
 
 % use the same column width for the following three tables
 \newlength{\mytablew}\settowidth{\mytablew}{\footnotesize\np{E-11}}
@@ -532,7 +538,7 @@ relative gains greater than 1 with a matrix size from 62 to 100 elements.
     & \np{E-5} & \np{E-5} & \np{E-5} & \np{E-5} & \np{E-5} & \np{E-5} \\
     \hline
     Relative gain
     & \np{E-5} & \np{E-5} & \np{E-5} & \np{E-5} & \np{E-5} & \np{E-5} \\
     \hline
     Relative gain
-    & 1.003    & 1,01     & 1,08     & 0.19     & 1.28     & 1.01 \\
+    & 1.003    & 1.01     & 1.08     & 0.19     & 1.28     & 1.01 \\
     \hline
   \end{mytable}
 \end{table}
     \hline
   \end{mytable}
 \end{table}
@@ -582,11 +588,8 @@ lat latency, \dots{}).
        \item Maximum number of internal and external iterations;
        \item Internal and external precisions;
        \item Matrix size $N_x$, $N_y$ and $N_z$;
        \item Maximum number of internal and external iterations;
        \item Internal and external precisions;
        \item Matrix size $N_x$, $N_y$ and $N_z$;
-%<<<<<<< HEAD
        \item Matrix diagonal value: \np{6.0};
        \item Matrix Off-diagonal value: \np{-1.0};
        \item Matrix diagonal value: \np{6.0};
        \item Matrix Off-diagonal value: \np{-1.0};
-%=======
-%>>>>>>> 5fb6769d88c1720b6480a28521119ef010462fa6
        \item Execution Mode: synchronous or asynchronous.
 \end{itemize}
 
        \item Execution Mode: synchronous or asynchronous.
 \end{itemize}