Computer-Aided Design· 2026Q1
ParFEMWARP: Paralel Sonlu Eleman Tabanlı Ağ Çarpıtma Algoritması
ParFEMWARP, the parallel finite element-based mesh warping algorithm: Algorithm design, analysis, and implementation
- 0atıf
- Q1SCImago
- 2026yıl
Kısa özet
ParFEMWARP adlı yeni bir paralel sonlu eleman tabanlı ağ çarpıtma algoritması, büyük tetrahedral ağları verimli bir şekilde çarpıtmak için MPI-3 paylaşımlı bellek ve tek yönlü iletişimi kullanır; 32 çekirdeğe kadar güçlü ölçeklenebilirlik ve 256 çekirdekle %38,8 hızlanma artışı sağlar.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- ParFEMWARP, tetrahedral ağlar için paralel bir sonlu eleman tabanlı ağ çarpıtma algoritmasıdır.
- Komşu listelerinin verimli paralel ön hesaplanması için MPI-3 paylaşımlı bellek ve tek yönlü iletişimi kullanır.
- Algoritma, ağı deforme etmek için paralel olarak bir Poisson sınır değer problemi çözer.
- 32 çekirdeğe kadar güçlü ölçeklenebilirlik gözlemlenir ve 64 düğüm üzerindeki 256 çekirdek kullanılarak tek bir düğüme kıyasla %38,8 hızlanma artışı sağlanır.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
Warping large volume meshes has applications in biomechanics, aerodynamics, image processing, and cardiology. However, warping large, real-world meshes is computationally expensive. Existing parallel implementations of mesh warping algorithms do not take advantage of shared-memory and one-sided communication features available in the MPI-3 standard. We describe our parallelization of the finite element-based mesh warping algorithm for tetrahedral meshes. Our implementation is portable across shared and distributed memory architectures, as it takes advantage of shared memory and one-sided communication to precompute neighbor lists in parallel. We then deform a mesh by solving a Poisson boundary value problem and the resulting linear system, which has multiple right-hand sides, in parallel. Our results demonstrate strong scalability on up to 32 cores on a single node. Furthermore, we show a 38.8% increase in speedup with 256 cores distributed uniformly across 64 nodes versus our largest single node speedup while observing ideal speedups in the global stiffness matrix generation step and sublinear speedups overall.
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. Computer-Aided Design, 2026 · DOI ↗
Devamı Pofolia uygulamasında
Çıkarımlar ve makaleye soru sorma; ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Ücretsiz.
Web'de giriş yaparak açAlan: Bilgisayar Grafikleri ve Bilgisayar Destekli Tasarım
Computer Graphics and Computer-Aided DesignComputer Science