ADVENTUREClusterのソルバCGCG法について
 領域分割と反復法を組み合わせた独自の解法
              高い並列性能とメモリ消費量の低減を実現
            一般的な有限要素法を用いた数値計算プログラムでは、並列数が多くなるにつれて並列効率の低下が大きな問題となります。また、節点数の増加に伴い、解くべきマトリックスが大きくなればなるほど非常に大きなメモリが必要となり、高スペックな計算機を要求します。しかしながら、ADVENTUREClusterは独自の解法(※CGCG法、直接法とのハイブリッド解法)を開発し、並列数を多くしても高い並列効率を保ち、メモリ消費量の低減を実現しました。
              ※CGCG法(Coarse Grid Based Conjugate Gradient) 
| 一般的なソフトウェア | ADVENTURECluster | |
|---|---|---|
| 部品点数 | 1~10部品 | 1~500部品 | 
| 節点数 | MAX100万程度 | MAX3000万程度 ※2億節点の実績あり  | 
                    
 
 

 







