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

Private GIT Repository
modifs tables
[hpcc2014.git] / hpcc.tex
index 4a056f44a183a42432e9f2f627a5976664d00b48..22fa0472b9b38ef08bc932da3c7c42705fc9fb68 100644 (file)
--- a/hpcc.tex
+++ b/hpcc.tex
@@ -1,4 +1,3 @@
-
 \documentclass[conference]{IEEEtran}
 
 \usepackage[T1]{fontenc}
@@ -509,7 +508,7 @@ $\text{62}^\text{3} = \text{\np{238328}}$ to $\text{150}^\text{3} =
 \begin{table}[!t]
   \centering
   \caption{Relative gain  of the multisplitting algorithm compared  to GMRES for
-    different configurations with 2 clusters, each one composed of 50 nodes.}
+    different configurations with 2 clusters, each one composed of 50 nodes. Latency = $20$ms}
   \label{tab.cluster.2x50}
 
   \begin{mytable}{5}
@@ -517,14 +516,14 @@ $\text{62}^\text{3} = \text{\np{238328}}$ to $\text{150}^\text{3} =
     bandwidth (Mbit/s)
     & 5         & 5         & 5         & 5         & 5         \\
     \hline
-    latency (ms)
-    & 20      &  20      & 20      & 20      & 20      \\
-    \hline
+  %  latency (ms)
+   % & 20      &  20      & 20      & 20      & 20      \\
+    %\hline
     power (GFlops)
     & 1         & 1         & 1         & 1.5       & 1.5       \\
     \hline
     size $(N)$
-    & 62        & 62        & 62        & 100       & 100       \\
+    & $62^3$        & $62^3$        & $62^3$        & $100^3$       & $100^3$       \\
     \hline
     Precision
     & \np{E-5}  & \np{E-8}  & \np{E-9}  & \np{E-11} & \np{E-11} \\
@@ -542,14 +541,14 @@ $\text{62}^\text{3} = \text{\np{238328}}$ to $\text{150}^\text{3} =
     bandwidth (Mbit/s)
     & 50        & 50        & 50        & 50        & 50 \\ %       & 10        & 10 \\
     \hline
-    latency (ms)
-    & 20      & 20      & 20      & 20      & 20 \\ %      & 0.03      & 0.01 \\
-    \hline
+    %latency (ms)
+    %& 20      & 20      & 20      & 20      & 20 \\ %      & 0.03      & 0.01 \\
+    %\hline
     Power (GFlops)
     & 1.5       & 1.5       & 1.5       & 1.5       & 1.5 \\ %      & 1         & 1.5 \\
     \hline
     size $(N)$
-    & 110       & 120       & 130       & 140       & 150  \\ %     & 171       & 171 \\
+    & $110^3$       & $120^3$       & $130^3$       & $140^3$       & $150^3$  \\ %     & 171       & 171 \\
     \hline
     Precision
     & \np{E-11} & \np{E-11} & \np{E-11} & \np{E-11} & \np{E-11} \\ % & \np{E-5}  & \np{E-5} \\
@@ -561,7 +560,7 @@ $\text{62}^\text{3} = \text{\np{238328}}$ to $\text{150}^\text{3} =
   \end{mytable}
 \end{table}
   
-\RC{Du coup la latence est toujours la même, pourquoi la mettre dans la table?}
+%\RC{Du coup la latence est toujours la même, pourquoi la mettre dans la table?}
 
 %Then we have changed the network configuration using three clusters containing
 %respectively 33, 33 and 34 hosts, or again by on hundred hosts for all the
@@ -679,8 +678,8 @@ elements.
 %(synchronous and asynchronous) is achieved with an inter cluster of
 %\np[Mbit/s]{10} and a latency of \np[ms]{E-1}. To challenge an efficiency greater than 1.2 with a matrix %size of 100 points, it was necessary to degrade the
 %inter cluster network bandwidth from 5 to \np[Mbit/s]{2}.
-\AG{Conclusion, on prend une plateforme pourrie pour avoir un bon ratio sync/async ???
-  Quelle est la perte de perfs en faisant ça ?}
+%\AG{Conclusion, on prend une plateforme pourrie pour avoir un bon ratio sync/async ???
+  %Quelle est la perte de perfs en faisant ça ?}
 
 %A last attempt was made for a configuration of three clusters but more powerful
 %with 200 nodes in total. The convergence with a relative gain around 1.1 was
@@ -715,7 +714,7 @@ tool to run efficiently an iterative parallel algorithm in asynchronous
 mode in a grid architecture. 
 
 In future works, we plan to extend our experimentations to larger scale platforms by increasing the number of computing cores and the number of clusters. 
-We will also have to increase the size of the input problem which will require the use of a more powerful simulation platform. At last, we expect to compare our simulation results to real execution results on real architectures in order to experimentally validate our study.
+We will also have to increase the size of the input problem which will require the use of a more powerful simulation platform. At last, we expect to compare our simulation results to real execution results on real architectures in order to better experimentally validate our study. Finally, we also plan to study other problems with the multisplitting method and other asynchronous iterative methods.
 
 \section*{Acknowledgment}