并行效率疑问
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好贴子，马住。另外推荐一个连接：
http://nscc-gz.cn/newsdetail.html?6151 -
你是在哪个超算中心跑的算例？用的是什么规格的机器
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我是在 Université de Sherbrooke 的长毛象2号超算上算的。这篇帖子的一楼最后我详细描述了硬件。
我没有在专门搞CFD的组里搞CFD，机时的分配只有100-CPU年。
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@random_ran 在超算上安装哪个版本的openfoam？是自己安装的么？我现在跑算例要在超算上计算，现在还处在调研阶段，对超算的情况不是很了解。希望你能多给我一些建议
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@random_ran renumberMesh这个命令你用过么？（我看贴上有人用过）用过的话你跑的是什么算例模型，计算效率提高了多少，计算结果准确么？我的算例也是圆柱绕流湍流模型验证 是否可用这个命令？
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@random_ran
顶长毛象
@bingningmeng45
renumberMesh看你需求吧，锦上添花的东西，不用也可以，用了更好，莫非你并行遇到了瓶颈。 -
@random_ran renumberMesh 这个如何操作运行？直接在终端输入吗
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建议你这样做：
cd $FOAM_TUTORIALS grep -rnw './' -e "renumberMesh"然后
emacs ./incompressible/pisoFoam/les/motorBike/motorBike/Allrun就会发现你想要的东西了。
我的OpenFOAM版本是v4.1。
操作系统是CentOS Linux release 7.3.1611 (Core)。祝好。
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最近看了看这个
renumberMesh，觉得可能有一些更深入的算法在里面，看完之后，个人觉得不必深究了，就类似OpenFOAM中的mpi库一样，除非你专门做mpi的。大体思路就是楼上们说的减少带宽。比如在求解100阶矩阵的时候，现存带宽可能为30，在进行迭代预处理的时候，可能会产生填入操作，但是依然位于带宽之内。renumberMesh或者在计算图形学中的reordering可以通过将矩阵和Adjacency matrix（不知道中文是什么）联系起来，重新排序，减少带宽，降低存储。在大型计算中，可以降低内存存储，大体就是这个意思。renumberMesh中植入的是Cuthill–McKee algorithm，详细了解可google。个人觉得有点偏离CFD，了解了解就好。 -
- ilu0没有填入，of玩的ldu全是用的不填入的算法，不然ldu数据结构包不住，得像aeroFoam那样玩更高级的数据结构，
- ldu矩阵renumber不降低单次迭代的flops数量!那么省出来的时间必须有个说法，要么谱半径更小，收敛所需迭代数减少，要么平均每个flops用时减少(cache命中率提高)。总时间=迭代数每次迭代的flops数每个flops平均用时，对吧。
- renumber有效性说明现代cfd程序更多地受限于储存速度，cache命中率啥的，这个东西是有瓶颈的，未来cfd程序的套路可能就得变了。
- 你说的半带宽那套是针对banded structure的老的数据结构了，算法和数据结构是配套的，单看算法不看数据结构没有任何意义。
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ilu0没有填入，of玩的ldu全是用的不填入的算法
你说的半带宽那套是针对banded structure的老的数据结构了在另一个帖子我也看到你说的LDU，这只是OpenFOAM存储矩阵的方式，没有任何算法的存在意义，OpenFOAM编程可以酸则LDU，也可以选择Coordinate list (COO)，也可以选择List of lists (LIL)。ILU0是ILU0算法，LDU是OpenFOAM的存储矩阵的方式。我觉得你弄混了。
另外，矩阵存在带宽是客观存在的，不管你怎么存储。是LDU还是LIL。
矩阵存储和带宽是两个概念：https://en.wikipedia.org/wiki/Sparse_matrix#Compressed_sparse_row_.28CSR.2C_CRS_or_Yale_format.29
对ILU矩阵进行reordering是另一个概念：
Saad, Yousef. Iterative methods for sparse linear systems. Society for Industrial and Applied Mathematics, 2003.
