|
ИСТИНА |
Войти в систему Регистрация |
ИСТИНА ИНХС РАН |
||
Проведение оценок накопления ошибок округления на каждом временном слое при решении задач газодинамики горениятезисы доклада
- Авторы: Смирнов Н.Н., Стамов Л.И., Тюренкова В.В., Филиппов Ю.Г.
- Сборник: Ломоносовские чтения. Научная конференция. Секция механики. 18–22 апреля 2022 года. Тезисы докладов
- Серия: Стратиграфия. Палеонтология
- Тезисы
- Год издания: 2022
- Издательство: Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова
- Местоположение издательства: Москва
- Первая страница: 159
- Последняя страница: 160
- Аннотация: Сложность макрокинетики горения гетерогенных систем обусловлена многомасштабностью задачи. Следует отметить, что прямое увеличение разрешающей способности кода за счет увеличения числа расчетных узлов по всему полю задачи неэффективно, хотя в ряде публикаций предложены оценки необходимости эксафлопсных вычислений, полученные прямым увеличением разрешающей способности по пространству и времени. Опыт последних исследований показывает, что прямое уменьшение расчетных ячеек приведет к соответствующему увеличению количества шагов по времени, что при долгосрочном прогнозировании вызовет накопление ошибки вычислений, сводящей к нулю преимущества современных суперкомпьютеров. В силу того, что размер вычислительных ячеек, на которые разбита расчетная область, конечен, возникновение ошибки является неизбежным событием на каждом шаге вычислений. Как правило, накопление ошибки не пропорционально количеству вычислительных шагов (иначе это уже не случайная, а систематическая ошибка, свидетельствующая об неадекватности выбора численной схемы). Но даже если ошибка носит стохастический характер, ее накопление будет пропорционально корню квадратному из количества шагов. Таким образом, при достаточно большом количестве шагов накопление ошибки может превысить допустимые значения, тем самым влияя на достоверность выдаваемых расчетных данных. Поэтому выявление и коррекция данного процесса разрабатываемыми средствами вычислительного предсказательного моделирования является крайне актуальной задачей. В свете этого, необходимо правильное сопряжения расчета многомасштабных процессов с заданной точностью в рамках собственного времени каждого процесса, а также применение наиболее эффективных алгоритмов для решения разных классов задач и обеспечения эффективного обмена данными. Также, ввиду ограниченности возможности адаптации старых кодов к новым архитектурам вычислителей, необходимо создавать новые вычислительные блоки массивного параллелелизма, которые могут быть импортированы в существующие вычислительные коды и использовать имеющийся встроенный пре-пост процессинг и генераторы сеток. Поэтому необходимо разработать методику оценки накопления стохастических ошибок в процессе вычислений и выработать критерии накопления, при достижении которых необходимо проводить коррекцию вычислений. Предусмотреть возможность встраивания в вычислительный блок соответствующих опций для удобства проведения расчетов, которые позволят наряду с результатами вычислений производить выдачу информации о возможном диапазоне отклонения истинного значения от расчетных данных в результате накопления ошибки. Работа выполнена при поддержке РФФИ, грант № 20-03-00297.
- Добавил в систему: Стамов Любен Иванович