हमारे प्लाज्मा डायनेमिक्स सिमुलेशन अक्सर बहुत अधिक जानकारी का उत्पादन करते हैं। सिमुलेशन के दौरान हम एक ग्रिड (x, y, z, t) पर विभिन्न भौतिक गुणों को रिकॉर्ड करते हैं जो कम से कम 10 गुणों के लिए (8192x1024x1024x1500) जितना बड़ा है। सिमुलेशन पूरा होने के बाद इस जानकारी को संसाधित किया जाता है। इसके साथ हम
- गुणों की फिल्में बनाते हैं,
- एक फूरियर विश्लेषण करते हैं,
- औसत गुणों की गणना करें।
जब हम छोटे सिस्टम का अध्ययन करते हैं, तो यह सरल डंपिंग जितना संभव हो उतना अच्छा काम करता है। इसने हमें परिणामों के साथ बातचीत करने और बाद में तय करने का लचीलापन दिया कि हम इसके साथ क्या करना चाहते हैं। इसने हमें अपने कम्प्यूटेशनल संसाधनों (सीपीयू समय) को केवल सिमुलेशन चलाने की अनुमति दी।
हमने मक्खी पर फूरियर विश्लेषण करने की प्रक्रिया शुरू कर दी है, और केवल लंबाई की तराजू की एक चुनिंदा सीमा के लिए फ़िल्टर करना है। संख्यात्मक कारणों के लिए, हमें कभी-कभी लंबाई के पैमानों को हल करने की आवश्यकता होती है जो वास्तव में हमारी रुचि से छोटे होते हैं, इसलिए उन मामलों में, यह फ़िल्टर बहुत अधिक होता है। हम विभिन्न समानांतर IO पुस्तकालयों की भी खोज कर रहे हैं, जैसे समानांतर I / O विकल्प, विशेष रूप से समानांतर HDF5 में ।
डेटा प्रोसेसिंग की दक्षता को अधिकतम करने के लिए कौन सी रणनीतियां उपलब्ध हैं?
क्या मक्खी पर सभी विश्लेषण (पोस्ट प्रोसेसिंग, उदाहरण के लिए फिल्में और भूखंडों को शामिल नहीं) करने का कोई लाभ है?
मैं अनुसंधान के अन्य क्षेत्रों में आने वाले इस मुद्दे की कल्पना कर सकता हूं। उदाहरण के लिए, आपके पास एक आणविक गतिशीलता सिमुलेशन हो सकता है जिसे लंबे समय तक विकसित करने की आवश्यकता होती है, लेकिन आप उस संक्षिप्त क्षण में रुचि रखते हैं जब कुछ दिलचस्प हो रहा हो। या सीएफडी में, शुरुआती समय का विकास धीमा हो सकता है, लेकिन एक बार जब अशांति सेट हो जाती है, तो आपको डायनामिक्स की निगरानी के लिए उच्च समय के समाधान की आवश्यकता हो सकती है।
क्या सिमुलेशन से परिष्कृत परिणाम संग्रह के स्वतंत्र रूप से उपलब्ध उदाहरण हैं?