時間依存ベースを用いた過渡シミュレーションデータのスケーラブルなその場圧縮【JST・京大機械翻訳】

Ashtiani Shaghayegh Zamani; Malik Mujeeb R.; Babaee Hessam

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202212007560852 整理番号：22P0276118

時間依存ベースを用いた過渡シミュレーションデータのスケーラブルなその場圧縮【JST・京大機械翻訳】

Scalable In Situ Compression of Transient Simulation Data Using Time-Dependent Bases

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発行年： 2022年01月10日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年01月10日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

時間依存問題の大規模シミュレーションは大量のデータを生成し,計算資源の爆発的増加により,これらのシミュレーションで生成されたデータのサイズは大幅に増加した。これは,貯蔵できるデータ量に厳しい制限を与え,高性能コンピューティングの主要なボトルネックの1つに入力/出力(I/O)の問題を高めた。本研究では,in situ圧縮技術を提示し,データ蓄積のサイズを桁の大きさに縮小した。この方法論は時間依存部分空間に基づいており,データを時間依存ベースとコアテンソルのセットに分解することにより多次元ストリーミングデータから低ランク構造を抽出する。コアテンソルと時間依存ベースに対する閉形式発展方程式を導いた。提示した方法論は,データ履歴を必要とせず,その抽出の計算コストは,大規模ストリーミングデータセットに適したデータの大きさに線形的にスケールする。圧縮誤差を制御するために,与えられた閾値以下の再構成誤差を維持するために,モードを付加/移動するための適応戦略を示した。4つの実証事例を示した。(i)解析例,(ii)非圧縮性非定常反応流,(iii)確率的乱流反応流,および(iv)三次元乱流チャネル流。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

数値計算 , 図形・画像処理一般

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