Tamtam Proceedings - lamsin

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284 Mezali et al.Temps CPUTemps ElapsedGain (CPU 1 proc/CPU n procs)30002500200015001000500nb_var=1089nb_var=4225nb_var=16641nb_var=66049Temps Elapsed(n procs)30002500200015001000500nb_var=1089nb_var=4225nb_var=16641nb_var=6604900 2 4 6 8 10 12 14nbre_procs00 2 4 6 8 10 12 14nbre_procsFigure 3. Courbes Temps CPUFigure 4. Courbes Temps ElapsedSpeed-Up CPUSpeed-Up ElapsedSpeed-Up Tcalcul2015105nb_var=1089Droite theoriquenb_var=4225nb_var=16641nb_var=66049Speed-Up Elapsed2015105nb_var=1089Droite theoriquenb_var=4225nb_var=16641nb_var=6604900 2 4 6 8 10 12 14nbre_procs00 2 4 6 8 10 12 14nbre_procsFigure 5. Courbes Speed-Up CPUFigure 6. Courbes Speed-Up Elapsedde communications entre processeurs (exemple : send/receive). Afin de la diminuer, onprocède dès le départ à distribuer à chaque processeur le maximum de données dont ila besoin en autonome et ainsi minimiser au strict minimum ses échanges avec les autresprocesseurs. Ainsi dans notre cas, chaque processeur i reçoit sa partie A i une fois pourtoute tandis que le vecteur X sera assujeti à des remises à jour à chaque itération. Onnote toutefois que pour un même problème et avec un nombre de processeurs croissant,le temps de l’allocation des registres qui se fait en parallèle sur les processeurs est moinsimportant et de plus que les registres alloués au vecteur X et à la partie A i de la matriceresteront inchangés : ceci accentue la superlinéarité en CPU et la justifie en Elapsed àpartir d’un certain seuil de granularité où ce gain compense l’overhead de communicationet qui explique inversement la performance moyenne avec le cas h 1 et h 2 ayant une faiblegranularité. Ainsi, la contrainte d’overhead en communication entre un nombre importantde processeurs disparaît avec les gros cas, ce qui explique un gain en temps considérable.TAMTAM –Tunis– 2005
Simulation d’écoulements diphasiques 285Ajoutons à ceci que l’influence du facteur pagination sur la superlinéarité des speedupobtenus est exclue dans notre analyse puisque tous les cas traités ne nécessitaient pas demémoire swap.4. ConclusionLes performances obtenues aussi bien en CPU qu’en Elapsed indiquent que la stratégieadoptée est bonne et que la tendance vers un comportement superlinéaire, au delàdes effets de cache et des registres, est confirmée pour les gros problèmes. Ces résultatsencouragants nous incitent à continuer dans cette voie afin d’attaquer des problèmes degrande taille traitant des simulations réelles de lac eutrophe et atteignant quelques millionde noeuds.5. Bibliographie[1] M. Abdelwahed, Modélisation et simulation numérique d’écoulements diphasiques, Thèse del’Université de Pau et de l’Ecole Nationale d’Ingénieurs de Tunis, Octobre 2002.[2] Abdelwahed M., Dabaghi F. and Ouazar D. (2004) An alternative two phase flow correction foraeration process in lakes, To appear in International Journal of Computational Fluid Dynamics.[3] M. Abdelwahed, F. Dabaghi, D. Ouazar. A virtual numerical simulation for aeration effects inlake eutrophication. Int. J. on comp. fluid dynamics, Vol. 16(2), 119-128, 2002.[4] F. Dabaghi. Numerical Aspects of Aeration Process Modelling in Eutrophised Water Basins.Journal of Systems Analysis Modelling Simulation, SAMS, Vol.39, p. 1-23, 2000.[5] Arnold D., Brezzi F. and Fortin M. (1984) A stable finite element for the Stokes equations ,Calcoclo 21(4), 337-344.[6] Cahouet, J. and Chabard, J.P. (1988) Some fast 3-d finite element solvers for generalized Stokesproblem, Int. J. Num. Methods in Fluids, 8, 869-895.[7] Douglas J. and Russel T.F. (1982)Numerical methods for convection dominated diffusion problemsbased on combining the method of characteristics with finite element methods or finitedifference method, SIAM, J. Numer. Anal. 19, 871-885. Berlin.[8] Lind O.T. (1993) Reservoir eutrophication, Selected proccedings of the 2 nd InternationalConference on Reservoir Limnology and water quality, Ceské Budejovice, Czeck Republic.[9] Pironneau O. (1982)On the transport diffusion algorithm and its applications to the Navier-Stokes equations, Numer Math. 38, 309-332.[10] W. Gropp, E. Lusk, and A. Skjellum (1999) Using MPI : Portable Parallel Programming withthe Message-Passing Interface, MIT Press.TAMTAM –Tunis– 2005
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PréfaceOrganiser la seconde éditi
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Comité d’organisationMohamed Abd
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SOMMAIRE / CONTENTSI Conférences I
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Equilibre dans un système dynamiqu
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Arlequin method: Practical impacts
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Application de la méthode de Gauss
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Conférences InvitéesInvited Prese
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4 Amara et al.1. IntroductionWe are
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6 Amara et al.2.2. The nonlinear Na
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Quelques aspects mathématiques etn
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28 HabbalThe pressure drop denoted
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Approximation de l’opérateur d
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48 Jaafar-Belaid et al.1. Introduct
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52 Jaafar-Belaid et al.202040406060
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IIContrôleControl55
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0 1 2 3 4 5 668 Benzekri et al.32.5
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70 Akian et al.1. IntroductionWe co
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72 Akian et al.We prove that v t+δ
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Sur les problèmes de contrôle opt
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84 Metouileur lorsque u est dans L
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86 MetouiThéorème 2 Soit ū ε le
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88 Metoui[5] L.S. HOU, S.S. RAVINDR
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Système d’information intégré
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Gestion et modélisation des ressou
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Random perturbations of reduced gra
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Global Optimization of Water Resour
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Global Optimization of Water Resour
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IVEquations DifférentiellesDiffere
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114 B. Abdelkader1. IntroductionTel
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116 B. AbdelkaderNotons que les con
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118 B. AbdelkaderAlors pour tout X
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120 Bouzahir1. IntroductionWe consi
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122 Bouzahirwhere the linear operat
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Goursat boundary value problem forh
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126 A. Guezane-Lakoud et al.3. Func
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ACP neuronale : application à l’
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132 Chitroubl’approximation de la
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134 Chitroubcompression égal à 3.
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136 Chitroub[4] J. P. Nougier, Mét
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138 Ferchichi et al.1. Introduction
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140 Ferchichi et al.soit T −1 = (
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144 Hafidi1. IntroductionOn étudie
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146 Hafidia ) ∫ Ωpdx → +∞ qu
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148 HafidiLEMME 3.2. On a lim R(θ
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150 Lefebvre1. IntroductionSoit (X
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156 Meskine1. IntroductionDans le p
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158 Meskinefaibles σ( ∏ L M ,
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160 Meskine[12] E. YA. KHRUSLOV, L.
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162 K. Saoudi1. IntroductionL’ét
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164 K. Saoudice qui montre que la s
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166 K. Saoudieton aboutit au résul
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170 K. SaoudiRemarque 3.1. Du lemme
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172 K. Saoudiet∫v(t, x) dxΩest c
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VEstimation d’ErreursError Estima
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178 Achchab et al.1. IntroductionDu
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180 Achchab et al.such that}Xh 2 ={
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182 Achchab et al.[2] B.ACHCHAB, M.
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184 Alla et al.1. IntroductionLes e
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186 Alla et al.3. Position du probl
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IsoValue-0.00070533-0.000604452-0.0
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190 Achchab et al.1. IntroductionLe
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192 Achchab et al.où T hi/2 est le
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IsoValue0.000933570.002800710.00840
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196 El Dabaghi et al.1. Motivation
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198 El Dabaghi et al.0 ≤ λ i ≤
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Residual error estimators for the t
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204 Kharrat et al.The step (3) need
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VIMécanique des FluidesFluid Mecha
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212 Abdelwahed et al.1. Introductio
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Procédure spectrale avec diagonali
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220 El Guarmah et al.où Ra et P r
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Simulation de l’onde de crue via
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INRIA-MODULEF230 El Dabaghi et al.I
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Schéma SRNHS 3491. IntroductionUn
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Schéma SRNHS 3535. ConclusionLes r
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Problème de convection en milieu p
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Condensation de masse pour la méth
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VIIIModèles CinétiquesKinetic Mod
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Prices after capacity addition in m
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Multi-user elastic demand communica
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Shape optimization 4051. Introducti
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Problèmes d’optimisation en éco
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Assimilation de données pour l’e
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Écart à la Réciprocité et ident
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Identification de fissures planes 4
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Problème inverse géométrique 445
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Application de l’algorithme deNeu
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Complétion de données en élastic
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Analytic extensions on an annulus:a
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Analytic extensions on an annulus 4
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Analytic extensions on an annulus 4
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Modélisation asymptotique des onde
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Ondes de relief 479 uuuv 1 1 pu v
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Ondes de relief 4836. Bibliographie
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Régularisation pour l’aéroacous
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Miroir à retournement temporel 491
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Vibro-acoustique instationnaire 497
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Ondes dans les milieux poroélastiq
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The implicitly restarted Arnoldi me
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A Stochastic partial differential e
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XIIIStructureStructure547
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554 AyadiFigure 3. The curves above
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Analyse mathématique et numérique
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558 Chamekh et al.2. Modèle de tig
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560 Chamekh et al.Γ sr(s)r(σ)Figu
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Modélisation de l’effet dynamiqu
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564 RahmaniI 2 étant l’identité
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566 Rahmani• ( u 1δ1∫+ ,0u 1δ
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Résolution d’un systéme d’ela
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570 Saidoù u vérifie :n∑n∑j=1
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572 SaidEn effet :∣ u(y, s) 1+α
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Régularisation d’un problème d
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576 Achchab et al.On définit : F +
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578 Achchab et al.3. Estimation a p
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Modélisation d’un pieuR. Aboulai
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582 Aboulaich et al.Figure 1. Struc
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584 Aboulaich et al.5. Résultats n
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XIVThéorie des GraphesGraph Theory
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590 Hlaoui1. IntroductionMore and m
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592 Hlaoui3. The New Graph Represen
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594 Hlaoui1 1 2 3 4 1 1 3 411 421 4
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596 M. Nekri et al.1. IntroductionL
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598 M. Nekri et al.proposés. Ces m
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600 M. Nekri et al.cycle de longueu
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TAMTAM -Tunis- 2005 602
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El Guarmah, M., 218El Kacimi, A., 2
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Tamtam Proceedings - lamsin

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