云环境下的大规模线性有限元并行实现

摘要：

针对Hadoop MapReduce框架实现迭代算法效率不高的问题,提出了基于Spark RDDs(Resilient Distributed Datasets)的大规模线性有限元并行算法,探索在云平台上有效地实现迭代算法.在Hadoop+Spark实验室集群上,通过空间桁架进行算例验证,并与基于Hadoop MapReduce的线性有限元并行算法进行性能比较.结果表明,在本文搭建的集群上,基于RDDs的并行算法能求解15000000个自由度的空间桁架问题,远大于Hadoop平台上的3000000个自由度;对于小模型,Spark可获得200倍以上的加速比,对于大模型,获得7~8倍加速比.

关键词：云计算、Spark RDDs、线性有限元、空间桁架、并行计算

所属期刊栏目：34

分类号：TP273;O242.21(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金11172110

在线出版日期：2017-06-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：197-205