Untersuchungen über objektorientierte Design-Patterns für massiv-parallele Teilchensimulationsverfahren anhand von Smoothed Particle Hydrodynamics

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Zitierfähiger Link (URI): http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:21-opus-4743
http://hdl.handle.net/10900/48342
Dokumentart: Dissertation
Erscheinungsdatum: 2001
Sprache: Deutsch
Fakultät: 7 Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät
Fachbereich: Sonstige - Informations- und Kognitionswissenschaften
Gutachter: Rosenstiel, Wolfgang
Tag der mündl. Prüfung: 2001-12-18
DDC-Klassifikation: 004 - Informatik
Schlagworte: Freie-Lagrange-Methode , Entwurfsmuster , Parallelverarbeitung , Parallelrechner
Freie Schlagwörter: SPH , Design-Pattern , Massiv-Parallel
SPH , Design-Pattern , massive parallel computing
Lizenz: http://tobias-lib.uni-tuebingen.de/doku/lic_ubt-nopod.php?la=de http://tobias-lib.uni-tuebingen.de/doku/lic_ubt-nopod.php?la=en
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Inhaltszusammenfassung:

Die vorliegende Arbeit untersucht die Parallelisierung eines Teilchensimulationsverfahrens anhand von Smoothed Particle Hydrodynamics. SPH ist ein gitterfreies Simulationsverfahren zur Lösung von partiellen Differentialgleichungen. Zur Parallelisierung werden objektorientierte Design-Pattern entwickelt. Diese Design-Pattern erlauben eine Trennung von Simulations-Code und Programmcode der für die parallele Ausführung verantwortlich ist. Die Implementierungen werden auf Cray T3E mit 512 Knoten, NEC SX-4 mit 32 Knoten und einem Linux-PC Cluster mit 198 CPU ausgeführt.

Abstract:

This thesis examines how to write an efficient parallel code for a particle simulation method using smoothed particle hydrodynamics as an example. SPH is a grid-free particle simulation method to solve partial differential equations (PDE). To parallelize the code we use object-oriented design-patterns. These design-patterns provide a clear separation of simulation code and program-code that handles the parallelization on different machines. The implementation is run on machines such as Cray T3E with 512 nodes, NEC SX-4 with 32 Nodes and a Linux-PC Cluster with 198 CPU.

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