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Private GIT Repository
ok pour les contrib de mon point de vue
authorcouturie <raphael.couturier@univ-fcomte.Fr>
Thu, 7 May 2015 15:24:39 +0000 (17:24 +0200)
committercouturie <raphael.couturier@univ-fcomte.Fr>
Thu, 7 May 2015 15:24:39 +0000 (17:24 +0200)
paper.tex

index 4d7ef2b27660daf15bc754c1073596f6d07a895f..1b7b9ebff1688140d3181e85df972a01fe361ff1 100644 (file)
--- a/paper.tex
+++ b/paper.tex
@@ -171,40 +171,24 @@ very different execution times. In this challenging context we think that the
 use of a simulation tool can greatly leverage the possibility of testing various
 platform scenarios.
 
 use of a simulation tool can greatly leverage the possibility of testing various
 platform scenarios.
 
-The main contribution of this paper is to show that the use of a simulation tool
-(i.e. the SimGrid toolkit~\cite{SimGrid}) in the context of real  parallel
-applications (i.e. large linear system solvers) can help developers to better
-tune their application for a given multi-core architecture. To show the validity
-of this approach we first compare the simulated execution of the multisplitting
-algorithm  with  the  GMRES   (Generalized   Minimal  Residual)
-solver~\cite{saad86} in synchronous mode. The simulation results allow us to
-determine which method to choose given a specified multi-core architecture.
-
-\LZK{Pas trop convainquant comme argument pour valider l'approche de simulation. \\On peut dire par exemple: on a pu simuler différents algos itératifs à large échelle (le plus connu GMRES et deux variantes de multisplitting) et la simulation nous a permis (sans avoir le vrai matériel) de déterminer quelle serait la meilleure solution pour une telle configuration de l'archi ou vice versa.\\A revoir...}
-\DL{OK : ajout d'une phrase précisant tout cela}
-
-Moreover the obtained results on different simulated multi-core architectures
-confirm the real results previously obtained on non simulated architectures.
+The  {\bf main  contribution  of  this paper}  is  to show  that  the  use of  a
+simulation tool (i.e. the SimGrid toolkit~\cite{SimGrid}) in the context of real
+parallel applications (i.e. large linear  system solvers) can help developers to
+better tune their  application for a given multi-core architecture.  To show the
+validity of this approach we first compare the simulated execution of the Krylov
+multisplitting  algorithm   with  the   GMRES  (Generalized   Minimal  Residual)
+solver~\cite{saad86} in  synchronous mode.  The simulation  results allow  us to
+determine  which method  to choose  given a  specified multi-core  architecture.
+Moreover the  obtained results  on different simulated  multi-core architectures
+confirm the  real results  previously obtained  on non  simulated architectures.
 More precisely the simulated results are in accordance (i.e. with the same order
 More precisely the simulated results are in accordance (i.e. with the same order
-of magnitude) with the works presented in~\cite{couturier15}, which show that the synchronous
-multisplitting method is more efficient than GMRES for large scale clusters.
+of magnitude)  with the works  presented in~\cite{couturier15}, which  show that
+the synchronous  multisplitting method  is more efficient  than GMRES  for large
+scale  clusters.   Simulated   results  also  confirm  the   efficiency  of  the
+asynchronous  multisplitting   algorithm  compared  to  the   synchronous  GMRES
+especially in case of geographically distant clusters.
 
 
-\LZK{Il n y a pas dans la partie expé cette comparaison et confirmation des
-résultats entre la simulation et l'exécution réelle des algos sur les vrais
-clusters.\\ Sinon on pourrait ajouter dans la partie expé une référence vers le
-journal supercomput de krylov multi pour confirmer que cette méthode est
-meilleure que GMRES sur les clusters large échelle.} \DL{OK ajout d'une phrase.
-Par contre je n'ai pas la ref. Merci de la mettre}
-
-Simulated results  also confirm  the efficiency  of the asynchronous
-multisplitting algorithm compared to the synchronous GMRES especially in case of
-geographically distant clusters.
-
-\LZK{P.S.: Pour tout le papier, le principal objectif n'est pas de faire des comparaisons entre des méthodes itératives!!\\Sinon, les deux algorithmes Krylov multisplitting synchrone et multisplitting asynchrone sont plus efficaces que GMRES sur des clusters à large échelle.\\Et préciser, si c'est vraiment le cas, que le multisplitting asynchrone est plus efficace et adapté aux clusters distants par rapport aux deux autres algos (je n'ai pas encore lu la partie expé)}
-\DL{Tu as raison on s'est posé la question de garder ou non cette partie des résultats. On a décidé de la garder pour avoir plus de chose à montrer. J'ai essayer de clarifier un peu}
-
-In
-this way and with a simple computing architecture (a laptop) SimGrid allows us
+In this way and with a simple computing architecture (a laptop) SimGrid allows us
 to run a test campaign  of  a  real parallel iterative  applications on
 different simulated multi-core architectures.  To our knowledge, there is no
 related work on the large-scale multi-core simulation of a real synchronous and
 to run a test campaign  of  a  real parallel iterative  applications on
 different simulated multi-core architectures.  To our knowledge, there is no
 related work on the large-scale multi-core simulation of a real synchronous and
@@ -217,8 +201,6 @@ Section~\ref{sec:04} details the different solvers that we use.  Finally our
 experimental results are presented in section~\ref{sec:expe} followed by some
 concluding remarks and perspectives.
 
 experimental results are presented in section~\ref{sec:expe} followed by some
 concluding remarks and perspectives.
 
-\LZK{Proposition d'un titre pour le papier: Grid-enabled simulation of large-scale linear iterative solvers.}
-
 
 \section{The asynchronous iteration model and the motivations of our work}
 \label{sec:asynchro}
 
 \section{The asynchronous iteration model and the motivations of our work}
 \label{sec:asynchro}