森林爪

ForestClaw:一种在四叉树森林上基于面片的自适应网格优化的并行算法。我们描述了一个在二维笛卡尔网格上显式积分含时偏微分方程的并行、自适应、多块算法。我们考虑的网格布局由固定大小的嵌套层次结构组成,不重叠,逻辑上是笛卡尔网格,存储在四叉树中。通过使用高度可伸缩的四叉树/八叉树库p4est实现网格的动态细化和并行划分。因为我们的概念是多块的,所以我们能够很容易地求解包括立方球体在内的各种几何体。在本文中,我们特别注意提供并行重影填充算法的细节,以确保每个网格周围的角点和边缘重影区域都保持有效值。我们已经在ForestClaw代码中使用ClawPack的单个网格解算器实现了该算法,ClawPack是一个使用有限体积法求解双曲偏微分方程的软件包。我们给出了二维流形域上标量对流问题在1到64Ki MPI过程中的弱可伸缩性和强可伸缩性结果,证明了不可重构的开销。