EVENTO
Estratégias de Paralelização para Malhas Estruturadas: Análise da Decomposição de Domínios e Escolha de Geometrias
Tipo de evento: Defesa de Dissertação de Mestrado
Esta dissertação se dedica à investigação avançada da Decomposição de Domínio (DD) como uma estratégia fundamental para a otimização da eficiência computacional em simulações numéricas de alta complexidade. O objetivo central é validar, por meio de abordagens empíricas, a interligação intrínseca entre a geometria adotada na decomposição e a consequente redução da necessidade de comunicação entre os processos computacionais. O código implementado, inicialmente direcionado à resolução de problemas de advecção usando o método dos Volumes Finitos, é meticulosamente projetado para discernir a configuração de malha mais eficaz. Este esforço visa não apenas aprimorar o desempenho operacional imediato, mas também fortalecer a escalabilidade computacional diante de desafios mais abrangentes. A pesquisa destaca, de maneira proeminente, a importância crítica da otimização da decomposição do domínio. Ao alinhar a eficiência na distribuição da carga de trabalho entre os núcleos de processamento, este estudo fundamenta-se em uma implementação focada na DD. Os resultados apresentados visam fornecer insights valiosos para propiciar contribuição substancial no progresso da pesquisa científica em decomposição de domínios discretos de simulações numéricas e suas aplicações práticas. Os resultados obtidos no trabalho de pesquisa indicam uma notável melhoria no desempenho e escalabilidade, sublinhando a importância crucial da otimização da decomposição de domínio. Esta otimização, ao ser aplicada em diferentes ordens de grandeza de domínios, demonstrou uma redução substancial na necessidade de comunicação entre os processos, proporcionando ganhos significativos em eficiência computacional. Esses resultados robustos fornecem insights valiosos para aprimorar ainda mais a eficácia da abordagem, consolidando-a como uma estratégia viável para simulações numéricas e reservatórios de petróleo.Para assistir acesse:meet.google.com/ygo-qrii-nrc
Data Início: 04/11/2024 Hora: 14:00 Data Fim: 04/11/2024 Hora: 17:00
Local: LNCC - Laboratório Nacional de Computação Ciêntifica - Virtual
Aluno: Weber Guilherme Dias Ribeiro - -
Orientador: Carla Osthoff Ferreira de Barros - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC Marcio Rentes Borges - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC
Participante Banca Examinadora: Roberto Pinto Souto - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC Sanderson Lincohn Gonzaga de Oliveira - Universidade Federal de São Paulo - UNIFESP
Suplente Banca Examinadora: Diego Nunes Brandão - Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca - CEFET-RJ José Karam Filho - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC
