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Private GIT Repository
modif dans les explications des expés
[rce2015.git] / paper.tex
index 54162a9aaf24882fa7c67032fdd2874645a23a76..81afcf517c38d633ee85667120bd5421be900c69 100644 (file)
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+++ b/paper.tex
@@ -321,7 +321,7 @@ A_{\ell\ell} x_\ell = c_\ell,\mbox{~for~}\ell=1,\ldots,L,
 \end{equation}
 where right-hand sides $c_\ell=b_\ell-\sum_{m\neq\ell}A_{\ell m}x_m$ are computed using the shared vectors $x_m$. In this paper, we use the well-known iterative method GMRES~\cite{saad86} as an inner iteration to approximate the solutions of the different splittings arising from the block Jacobi multisplitting of matrix $A$. The algorithm in Figure~\ref{alg:01} shows the main key points of our block Jacobi two-stage method executed by a cluster of processors. In line~\ref{solve}, the linear sub-system~(\ref{eq:03}) is solved in parallel using GMRES method where $\MIG$ and $\TOLG$ are the maximum number of inner iterations and the tolerance threshold for GMRES respectively. The convergence of the two-stage multisplitting methods, based on synchronous or asynchronous iterations, has been studied by many authors for example~\cite{Bru95,bahi07}.
 
-\begin{figure}[t]
+\begin{figure}[htpb]
 %\begin{algorithm}[t]
 %\caption{Block Jacobi two-stage multisplitting method}
 \begin{algorithmic}[1]
@@ -359,7 +359,7 @@ At each $s$ outer iterations, the algorithm computes a new approximation $\tilde
 \end{equation}
 The algorithm in Figure~\ref{alg:02} includes the procedure of the residual minimization and the outer iteration is restarted with a new approximation $\tilde{x}$ at every $s$ iterations. The least-squares problem~(\ref{eq:06}) is solved in parallel by all clusters using CGLS method~\cite{Hestenes52} such that $\MIC$ is the maximum number of iterations and $\TOLC$ is the tolerance threshold for this method (line~\ref{cgls} in Figure~\ref{alg:02}).
 
-\begin{figure}[t]
+\begin{figure}[htbp]
 %\begin{algorithm}[t]
 %\caption{Krylov two-stage method using block Jacobi multisplitting}
 \begin{algorithmic}[1]
@@ -407,10 +407,10 @@ in which  several clusters are  geographically distant,  so there are  intra and
 inter-cluster communications. In the following, these parameters are described:
 
 \begin{itemize}
-       \item hostfile: hosts description file.
+       \item hostfile: hosts description file,
        \item platform: file describing the platform architecture: clusters (CPU power,
 \dots{}), intra cluster network description, inter cluster network (bandwidth $bw$,
-latency $lat$, \dots{}).
+latency $lat$, \dots{}),
        \item archi   : grid computational description (number of clusters, number of
 nodes/processors in each cluster).
 \end{itemize}
@@ -485,7 +485,7 @@ results comparison and analysis. In the scope of this study, we retain
 on the  one hand the algorithm execution mode (synchronous and asynchronous)
 and on the other hand the execution time and the number of iterations to reach the convergence. \\
 
-\textbf{Step 4  }: Set up the  different grid testbed environments  that will be
+\textbf{Step 4}: Set up the  different grid testbed environments  that will be
 simulated in the  simulator tool to run the program.  The following architectures
 have been configured in SimGrid : 2$\times$16, 4$\times$8, 4$\times$16, 8$\times$8 and 2$\times$50. The first number
 represents the number  of clusters in the grid and  the second number represents
@@ -494,8 +494,8 @@ designed to  operate with a bandwidth  equals to 10Gbits (resp.  1Gbits/s) and a
 latency of 8.10$^{-6}$ seconds (resp.  5.10$^{-5}$) for the intra-clusters links
 (resp.  inter-clusters backbone links).  \\
 
-\LZK{Il me semble que le bw et lat des deux réseaux varient dans les expés d'une simu à l'autre. On vire la dernière phrase?}
-\RC{il me semble qu'on peut laisser ca}
+%\LZK{Il me semble que le bw et lat des deux réseaux varient dans les expés d'une simu à l'autre. On vire la dernière phrase?}
+%\RC{il me semble qu'on peut laisser ca}
 
 \textbf{Step 5}: Conduct an extensive and comprehensive testings
 within these configurations by varying the key parameters, especially
@@ -591,7 +591,7 @@ the Krylov two-stage algorithm.
 %\RC{Les légendes ne sont pas explicites...}
 %\RCE{Corrige}
 
-\begin{figure} [ht!]
+\begin{figure} [htbp]
   \begin{center}
     \includegraphics[width=100mm]{cluster_x_nodes_nx_150_and_nx_170.pdf}
   \end{center}
@@ -641,12 +641,12 @@ the  network speed  drops down (variation of 12.5\%), the  difference between  t
 
 
 %\begin{wrapfigure}{l}{100mm}
-\begin{figure} [ht!]
+\begin{figure} [htbp]
 \centering
 \includegraphics[width=100mm]{cluster_x_nodes_n1_x_n2.pdf}
-\caption{Various grid configurations with networks N1 vs N2
-\AG{\np{8E-6}, \np{5E-6} au lieu de 8E-6, 5E-6}}
-\RCE{Corrige}
+\caption{Various grid configurations with networks N1 vs N2}
+%\AG{\np{8E-6}, \np{5E-6} au lieu de 8E-6, 5E-6}}
+%\RCE{Corrige}
 \label{fig:02}
 \end{figure}
 %\end{wrapfigure}
@@ -667,21 +667,22 @@ the  network speed  drops down (variation of 12.5\%), the  difference between  t
 \label{tab:03}
 \end{table}
 
-\begin{figure} [ht!]
+\begin{figure} [htbp]
 \centering
 \includegraphics[width=100mm]{network_latency_impact_on_execution_time.pdf}
-\caption{Network latency impacts on execution time
-\AG{\np{E-6}}}
+\caption{Network latency impacts on execution time}
+%\AG{\np{E-6}}}
 \label{fig:03}
 \end{figure}
 
-According to  the results of  Figure~\ref{fig:03}, a degradation of  the network
-latency from  $8.10^{-6}$ to  $6.10^{-5}$ implies an  absolute time  increase of
-more  than $75\%$  (resp.  $82\%$)  of the  execution  for  the classical  GMRES
-(resp.  Krylov multisplitting)  algorithm which means that the GMRES seems tolerate more the network latency variation with a less  rate increase  of  the  execution time. However, the execution time factor between the two algorithms varies from 2.2 to 1.5 times with a network latency decreasing from $8.10^{-6}$ to  $6.10^{-5}$.
+In Table~\ref{tab:03}, parameters  for the influence of the  network latency are
+reported.  According to the results of Figure~\ref{fig:03}, a degradation of the
+network  latency  from  $8.10^{-6}$  to $6.10^{-5}$  implies  an  absolute  time
+increase of more than $75\%$ (resp.   $82\%$) of the execution for the classical
+GMRES  (resp.   Krylov  multisplitting)  algorithm. The  execution  time  factor
+between the two algorithms  varies from 2.2 to 1.5 times  with a network latency
+decreasing from $8.10^{-6}$ to $6.10^{-5}$.
 
-\RC{Les  2  précédentes phrases  me  semblent en contradiction....}  
-\RCE{Reformule}
 
 \subsubsection{Network bandwidth impacts on performance}
 \ \\
@@ -694,8 +695,9 @@ more  than $75\%$  (resp.  $82\%$)  of the  execution  for  the classical  GMRES
                           & $lat$= 5.10$^{-5}$ second \\
  Input matrix size & $N_{x} \times N_{y} \times N_{z} =150 \times 150 \times 150$\\ \hline \\
  \end{tabular}
-\caption{Test conditions: Network bandwidth impacts\RC{Qu'est ce qui varie ici? Il n'y a pas de variation dans le tableau}}
-\RCE{C est le bw}
+\caption{Test conditions: Network bandwidth impacts}
+%  \RC{Qu'est ce qui varie ici? Il n'y a pas de variation dans le tableau}
+%\RCE{C est le bw}
 \label{tab:04}
 \end{table}
 
@@ -703,9 +705,9 @@ more  than $75\%$  (resp.  $82\%$)  of the  execution  for  the classical  GMRES
 \begin{figure} [htbp]
 \centering
 \includegraphics[width=100mm]{network_bandwith_impact_on_execution_time.pdf}
-\caption{Network bandwith impacts on execution time
-\AG{``Execution time'' avec un 't' minuscule}. Idem autres figures.}
-\RCE{Corrige}
+\caption{Network bandwith impacts on execution time}
+%\AG{``Execution time'' avec un 't' minuscule}. Idem autres figures.}
+%\RCE{Corrige}
 \label{fig:04}
 \end{figure}