<div dir="ltr"><div dir="ltr"><br></div><br><div class="gmail_quote"><div dir="ltr" class="gmail_attr">On Sat, Oct 3, 2020 at 10:51 AM Stefano Zampini <<a href="mailto:stefano.zampini@gmail.com">stefano.zampini@gmail.com</a>> wrote:<br></div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left:1px solid rgb(204,204,204);padding-left:1ex"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><br></div><div class="gmail_quote"><div dir="ltr" class="gmail_attr"><br></div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left:1px solid rgb(204,204,204);padding-left:1ex"><div dir="ltr"><div><br></div><div>Secondly, I'd like to add a multilevel "simple" partitioning in DMPlex to optimize communication. I am thinking that I can create a mesh with 'nnodes' cells and distribute that to 'nnodes*procs_node' processes with a "spread" distribution. (the default seems to be "compact"). Then refine that enough to get 'procs_node' more cells and the use a simple partitioner again to put one cell on each process, in such a way that the locality is preserved (not sure how that would work). Then refine from there on each proc for a scaling study.</div><div><br></div></div></blockquote><div><br></div><div>Mark</div><div><br></div><div>for multilevel partitioning, you need custom code, since what kills performances with one-to-all patterns in DMPlex is the actual communication of the mesh data.</div><div>However, you can always generate a mesh to have one cell per process, and then refine from there.</div></div></div></blockquote><div><br></div><div>yes, that is what I do now.</div><div> </div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left:1px solid rgb(204,204,204);padding-left:1ex"><div dir="ltr"><div class="gmail_quote"><div><br></div><div>I have coded a multilevel partitioner that works quite well for general meshes, we have it in a private repo with Lisandro. From my experience, the benefits of using the multilevel scheme start from 4K processes on. If you plan very large runs (say > 32K cores) then you definitely want a multistage scheme.</div><div><br></div></div></div></blockquote><div><br></div><div>That was my thinking. I am doing scaling studies and I want a speed-of-light data.</div><div> </div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left:1px solid rgb(204,204,204);padding-left:1ex"><div dir="ltr"><div class="gmail_quote"><div></div><div>We never contributed the code since it requires some boilerplate code to run through the stages of the partitioning and move the data.</div><div>If you are using hexas, you can always define your own "shell" partitioner producing box decompositions.</div></div></div></blockquote><div><br></div><div>That might work.</div><div><br></div><div>Thanks,</div><div> </div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left:1px solid rgb(204,204,204);padding-left:1ex"><div dir="ltr"><div class="gmail_quote"><div><br></div><div>Another option is to generate the meshes upfront in sequential, and then use the parallel HDF5 reader that Vaclav and Matt put together.</div><div> </div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left:1px solid rgb(204,204,204);padding-left:1ex"><div dir="ltr"><div></div><div>The point here is to get communication patterns that look like an (idealized) well partition application. (I suppose I could take an array of factors, the product of which is the number of processors, and generalize this in a loop for any number of memory levels, or make an oct-tree).</div><div><br></div><div>Any thoughts?</div><div>Thanks,</div><div>Mark</div><div><br></div><div><br></div></div>
</blockquote></div><br clear="all"><div><br></div>-- <br><div dir="ltr">Stefano</div></div>
</blockquote></div></div>