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Título: Programação paralela para resolução da equação de Poisson com o método de diferenças finitas
Autor(es): Leite, Carlos Adir Ely Murussi
Orientador(es): Albuquerque, Éder Lima de
Assunto: Método dos elementos finitos
Diferenças finitas
Data de apresentação: 25-Set-2022
Data de publicação: 15-Mai-2023
Referência: LEITE, Carlos Adir Ely Murussi. Programação paralela para resolução da equação de Poisson com o método de diferenças finitas. 2022. 68 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia Mecânica) — Universidade de Brasília, Brasília, 2022.
Resumo: A programação paralela hoje é uma das alternativas usadas para aumentar a velocidade de cálculo em face do previsível fim da lei de Moore. Bibliotecas de alto nível, como o PETSc utilizado por este trabalho, fornece ferramentas que diminuem a necessidade de programa dores paralelos experientes para desenvolver algoritmos eficientes. Neste trabalho, usamos o PETSc com a linguagem C para implementar a solução numérica 2D e 3D da Equação de Poisson usando o Método das Diferenças Finitas em uma malha estruturada. Foram efetua dos cálculos utilizando máquinas do Google Cloud com até 8 processadores, com malhas de até 125 milhões de pontos e analisamos o código utilizando métricas como Lei de Amdahl e de Karp-Flatt. Os resultados 2D obtidos indicaram uma eficiência próxima de 1. Já para o 3D, a comunicação entre os processadores consumiu cerca de 20% do tempo total limitando a aceleração. Foi observado em ambos casos o fenômeno de aceleração superlinear para valores específicos de tamanho da malha.
Abstract: Currently parallel programming is one of the alternatives to increase computational speed given the expected end of Moore’s Law. High level libraries, like the PETSc used in this work, give tools which decrease the need for experienced parallel programmers to develop efficient algorithms. In this work we use PETSc along with C to implement a 2D and 3D numerical solution using Finite Difference Method for Poisson’s equation in a structured mesh. Google Cloud was used to run the code up to 8 processors and meshs up to 125 million points. Then we analyse the results using the parallel metrics like Amdahl’s Law or Karp-Flatt metric. The results for 2D code showed that its efficiency is near one. For the 3D case, the communication took about 20% of total time limiting the speed up. In both cases the superlinear phenomenon was observed for specific values of mesh’s size.
Informações adicionais: Trabalho de Conclusão de Curso (graduação) — Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Mecânica, 2022.
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