]> AND Private Git Repository - rce2015.git/blobdiff - paper.tex
Logo AND Algorithmique Numérique Distribuée

Private GIT Repository
Fix affilations, acknowledgments, and remove \usepackage{babel}.
[rce2015.git] / paper.tex
index 835f1e4fe3071dfe44c65f51596b84cded09dee5..0d2469420d307d7fc98e6ea7ced52b90d89fe610 100644 (file)
--- a/paper.tex
+++ b/paper.tex
@@ -21,7 +21,6 @@
 \usepackage{algpseudocode}
 %\usepackage{amsthm}
 \usepackage{graphicx}
 \usepackage{algpseudocode}
 %\usepackage{amsthm}
 \usepackage{graphicx}
-\usepackage[american]{babel}
 % Extension pour les liens intra-documents (tagged PDF)
 % et l'affichage correct des URL (commande \url{http://example.com})
 %\usepackage{hyperref}
 % Extension pour les liens intra-documents (tagged PDF)
 % et l'affichage correct des URL (commande \url{http://example.com})
 %\usepackage{hyperref}
 analysis of simulated grid-enabled numerical iterative algorithms}
 %\itshape{\journalnamelc}\footnotemark[2]}
 
 analysis of simulated grid-enabled numerical iterative algorithms}
 %\itshape{\journalnamelc}\footnotemark[2]}
 
-\author{    Charles Emile Ramamonjisoa and
-    David Laiymani and
-    Arnaud Giersch and
-    Lilia Ziane Khodja and
-    Raphaël Couturier
+\author{Charles Emile Ramamonjisoa\affil{1},
+    David Laiymani\affil{1},
+    Arnaud Giersch\affil{1},
+    Lilia Ziane Khodja\affil{2} and
+    Raphaël Couturier\affil{1}
 }
 
 \address{
 }
 
 \address{
-       \centering
-    Femto-ST Institute - DISC Department\\
-    Université de Franche-Comté\\
-    Belfort\\
-    Email: \email{{raphael.couturier,arnaud.giersch,david.laiymani,charles.ramamonjisoa}@univ-fcomte.fr}
+  \affilnum{1}%
+  Femto-ST Institute, DISC Department,
+  University of Franche-Comté,
+  Belfort, France.
+  Email:~\email{{charles.ramamonjisoa,david.laiymani,arnaud.giersch,raphael.couturier}@univ-fcomte.fr}\break
+  \affilnum{2}
+  Department of Aerospace \& Mechanical Engineering,
+  Non Linear Computational Mechanics,
+  University of Liege, Liege, Belgium.
+  Email:~\email{l.zianekhodja@ulg.ac.be}
 }
 
 }
 
-%% Lilia Ziane Khodja: Department of Aerospace \& Mechanical Engineering\\ Non Linear Computational Mechanics\\ University of Liege\\ Liege, Belgium. Email: l.zianekhodja@ulg.ac.be
-
 \begin{abstract}   The behavior of multi-core applications is always a challenge
 to predict, especially with a new architecture for which no experiment has been
 performed. With some applications, it is difficult, if not impossible, to build
 \begin{abstract}   The behavior of multi-core applications is always a challenge
 to predict, especially with a new architecture for which no experiment has been
 performed. With some applications, it is difficult, if not impossible, to build
@@ -615,15 +617,16 @@ the  network speed  drops down (variation of 12.5\%), the  difference between  t
 \end{figure}
 
 
 \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.   In   addition,   it  appears   that  the   Krylov
-multisplitting method tolerates  more the network latency variation  with a less
-rate  increase  of  the  execution   time.   Consequently,  in  the  worst  case
-($lat=6.10^{-5 }$), the  execution time for GMRES is almost  the double than the
-time of the Krylov multisplitting, even  though, the performance was on the same
-order of magnitude with a latency of $8.10^{-6}$.
+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.   In addition,  it  appears that  the
+Krylov multisplitting method tolerates more the network latency variation with a
+less  rate increase  of  the  execution time.\RC{Les  2  précédentes phrases  me
+  semblent en contradiction....}  Consequently, in the worst case ($lat=6.10^{-5
+}$), the  execution time for  GMRES is  almost the double  than the time  of the
+Krylov multisplitting,  even though, the  performance was  on the same  order of
+magnitude with a latency of $8.10^{-6}$.
 
 \subsubsection{Network bandwidth impacts on performance}
 \ \\
 
 \subsubsection{Network bandwidth impacts on performance}
 \ \\
@@ -635,7 +638,7 @@ order of magnitude with a latency of $8.10^{-6}$.
  Network & N1 : bw=1Gbs - lat=5.10$^{-5}$ \\ %\hline
  Input matrix size & N$_{x}$ x N$_{y}$ x N$_{z}$ =150 x 150 x 150\\ \hline \\
  \end{tabular}
  Network & N1 : bw=1Gbs - lat=5.10$^{-5}$ \\ %\hline
  Input matrix size & N$_{x}$ x N$_{y}$ x N$_{z}$ =150 x 150 x 150\\ \hline \\
  \end{tabular}
-\caption{Test conditions: Network bandwidth impacts}
+\caption{Test conditions: Network bandwidth impacts\RC{Qu'est ce qui varie ici? Il n'y a pas de variation dans le tableau}}
 \label{tab:04}
 \end{table}
 
 \label{tab:04}
 \end{table}
 
@@ -681,9 +684,9 @@ In these experiments, the input matrix size  has been set from $N_{x} = N_{y}
 time for  both algorithms increases when  the input matrix size  also increases.
 But the interesting results are:
 \begin{enumerate}
 time for  both algorithms increases when  the input matrix size  also increases.
 But the interesting results are:
 \begin{enumerate}
-  \item the drastic increase ($10$ times) \RC{Je ne vois pas cela sur la figure}
-\RCE{Corrige} of the  number of  iterations needed  to reach the  convergence for  the classical
-GMRES algorithm when  the matrix size go beyond $N_{x}=150$;
+  \item the drastic increase ($10$ times)  of the number of iterations needed to
+    reach the convergence for the classical GMRES algorithm when the matrix size
+    go beyond $N_{x}=150$; \RC{C'est toujours pas clair... ok le nommbre d'itérations est 10 fois plus long mais la suite de la phrase ne veut rien dire}
 \item the  classical GMRES execution time  is almost the double  for $N_{x}=140$
   compared with the Krylov multisplitting method.
 \end{enumerate}
 \item the  classical GMRES execution time  is almost the double  for $N_{x}=140$
   compared with the Krylov multisplitting method.
 \end{enumerate}
@@ -820,11 +823,10 @@ geographically distant clusters through the internet.
 CONCLUSION
 
 
 CONCLUSION
 
 
-\section*{Acknowledgment}
-
+%\section*{Acknowledgment}
+\ack
 This work is partially funded by the Labex ACTION program (contract ANR-11-LABX-01-01).
 
 This work is partially funded by the Labex ACTION program (contract ANR-11-LABX-01-01).
 
-
 \bibliographystyle{wileyj}
 \bibliography{biblio}
 
 \bibliographystyle{wileyj}
 \bibliography{biblio}