Parallelisierung des Partition of Unity Codes Crass

Abstract

In dieser Arbeit wird eine Parallelisierung der Partition of Unity Methode vorgestellt. Dabei wird ein Datenparallelisierungsansatz verfolgt, welcher eine schlüsselbasierte Baumdarstellung als Grundlage verwendet. Eine dynamische Lastbalance wird mittels raumfüllender Kurven ermöglicht. Es werden Algorithmen vorgestellt, welche die effiziente, dynamische Berechnung von Nachbarn in der parallelen Umgebung erlauben. Experimente mit bis zu 256 Prozessoren zeigen das mögliche, optimale Skalierungsverhalten des hier vorgestellten Verfahrens. In this thesis we present a parallelisation for the Partition of Unity Method. We follow a data parallelization approach, which uses a key based tree representation as basis. A solution to the dynamic load balancing problem will be offered by space filling curves. Algorithms will be presented, that allow an efficient computation of neighbors in the parallel environment. Experiments with up to 256 processes show the possible optimal scaling behavior of the here presented method.