<html>
  <head>

    <meta http-equiv="content-type" content="text/html; charset=UTF-8">
  </head>
  <body text="#000000" bgcolor="#FFFFFF">
    Уважаемые сотрудники ИТФ,<br>
    <br>
    На заседании Ученого совета ИТФ в пятницу 14 апреля будет заслушан
    доклад:<br>
    <br>
    <u>Maria S. Egorova</u> (ВНИИА им. Духова), Sergey A. Dyachkov,
    Anatoliy N. Parshikov, Vasily V. Zhakhovsky<br>
    <b>Parallel SPH modeling using dynamic domain decomposition and load
      balancing displacement of Voronoi subdomains</b><br>
    <br>
    A highly adaptive load balancing algorithm for parallel simulations
    using particle methods, such as molecular dynamics and smoothed
    particle hydrodynamics (SPH), is developed. Our algorithm is based
    on the dynamic spatial decomposition of simulated material samples
    between Voronoi subdomains, where each subdomain with all its
    particles is handled by a single computational process which is
    typically run on a single CPU core of a multiprocessor computing
    cluster. The algorithm displaces the positions of neighbor Voronoi
    subdomains in accordance with the local load imbalance between the
    corresponding processes. It results in particle transfers from
    heavy-loaded processes to less-loaded ones. Iteration of the
    algorithm puts into alignment the processor loads. Convergence to a
    well-balanced decomposition from imbalanced one is improved by the
    usage of multi-body terms in the balancing displacements. The high
    adaptability of the balancing algorithm to simulation conditions is
    illustrated by SPH modeling of the dynamic behavior of materials
    under extreme conditions, which are characterized by large pressure
    and velocity gradients, as a result of which the spatial
    distribution of particles varies greatly in time. The higher
    parallel efficiency of our algorithm in such conditions is
    demonstrated by comparison with the corresponding static
    decomposition of the computational domain. Our algorithm shows
    almost perfect strong scalability in tests using from tens to
    several thousand processes.<br>
    Publications: arXiv:1805.05128v2 [physics.comp-ph] ; Computer
    Physics Communications, Volume 234, January 2019, Pages 112-125 <br>
    Работа выполнялась в ИТФ по гранту РНФ 14-19-01599<br>
  </body>
</html>