17、HiFlow3:硬件感知的并行有限元软件包介绍

HiFlow3:硬件感知的并行有限元软件包介绍

1. 背景与设计目标

在大规模问题的快速精确模拟结果方面,现代硬件的实现面临着巨大挑战。超级计算机和新兴的并行硬件,如GPU,提供了强大的计算能力,从桌面超级计算的Teraflop/s到前沿高性能计算(HPC)机器的Petaflop/s不等。HiFlow3的设计目标是充分利用从大型HPC系统到独立工作站或协处理器加速机器等异构平台上的可用资源。为实现这一目标,其每个核心模块本身都是并行的,通过MPI层实现不同节点和处理器之间的通信,并且在线性代数层面实现了硬件感知计算概念。

2. 硬件感知计算

硬件感知计算是一种多学科方法,旨在确定应用程序、物理模型、数值方案、并行算法和特定平台实现的最佳组合,以在特定平台上获得最快、最准确的结果。它需要在硬件设计和数学认知产生的不同实现概念之间找到平衡,同时保持最佳的数学质量。所有解决方案都应在可靠、稳健和面向未来的背景下设计,目标是开发适用于广泛问题类和架构的方法和概念,或易于扩展和适应。HiFlow3项目在LA模块的本地多平台LAtoolbox框架内实现了相关概念,通过使用基本例程(如局部矩阵 - 向量)的特定实现和先进的预处理技术,来利用多核CPU、GPU和多GPU等新兴技术的计算能力。

3. 网格模块(Mesh Module)

网格模块为有限元问题中的计算网格提供了一组类。
- 网格表示 :网格是将一个域划分为一组不重叠的单元,支持2D中的三角形和四边形,以及3D中的四面体和六面体。支持的形状描述封装在一个类层次结构中,代码的其余部分与单元的类型和维度无关。该模块还可以表示低维实体,如边和面,实

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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