<div dir="ltr"><div class="gmail_default" style="font-family:arial,helvetica,sans-serif">Did you find out how to change option to use parallel symbolic factorization?  Perhaps PETSc team can help. </div><div class="gmail_default" style="font-family:arial,helvetica,sans-serif"><br></div><div class="gmail_default" style="font-family:arial,helvetica,sans-serif">Sherry</div><div class="gmail_default" style="font-family:arial,helvetica,sans-serif"><br></div></div><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote">On Tue, Jul 7, 2015 at 3:58 PM, Xiaoye S. Li <span dir="ltr"><<a href="mailto:xsli@lbl.gov" target="_blank">xsli@lbl.gov</a>></span> wrote:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><div dir="ltr"><div class="gmail_default" style="font-family:arial,helvetica,sans-serif">Is there an inquiry function that tells you all the available options?<br><br></div><div class="gmail_default" style="font-family:arial,helvetica,sans-serif">Sherry<br></div></div><div class="HOEnZb"><div class="h5"><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote">On Tue, Jul 7, 2015 at 3:25 PM, Anthony Paul Haas <span dir="ltr"><<a href="mailto:aph@email.arizona.edu" target="_blank">aph@email.arizona.edu</a>></span> wrote:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><div dir="ltr"><div><div><div><div><div>Hi Sherry,<br><br></div><div>Thanks for your message. I have used superlu_dist default options. I did not realize that I was doing serial symbolic factorization. That is probably the cause of my problem. <br></div>Each node on Garnet has 60GB usable memory and I can run with 1,2,4,8,16 or 32 core per node. <br><br></div>So I should use: <br><br>-mat_superlu_dist_r 20<br>-mat_superlu_dist_c 32<b><br><br></b></div>How do you specify the parallel symbolic factorization option? is it -mat_superlu_dist_matinput 1<b><br><br></b></div>Thanks,<br><br></div>Anthony<br><div><div><div><div><br></div></div></div></div></div><div><div><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote">On Tue, Jul 7, 2015 at 3:08 PM, Xiaoye S. Li <span dir="ltr"><<a href="mailto:xsli@lbl.gov" target="_blank">xsli@lbl.gov</a>></span> wrote:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><div dir="ltr"><div class="gmail_default" style="font-family:arial,helvetica,sans-serif">For superlu_dist failure, this occurs during symbolic factorization.  Since you are using serial symbolic factorization, it requires the entire graph of A to be available in the memory of one MPI task. How much memory do you have for each MPI task?<br><br></div><div class="gmail_default" style="font-family:arial,helvetica,sans-serif">It won't help even if you use more processes.  You should try to use parallel symbolic factorization option.<br><br></div><div class="gmail_default" style="font-family:arial,helvetica,sans-serif">Another point.  You set up process grid as:<br>       Process grid nprow 32 x npcol 20 <br></div><div class="gmail_default" style="font-family:arial,helvetica,sans-serif">For better performance, you show swap the grid dimension. That is, it's better to use 20 x 32, never gives nprow larger than npcol.<br><br><br></div><div class="gmail_default" style="font-family:arial,helvetica,sans-serif">Sherry<br><br></div></div><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote"><span>On Tue, Jul 7, 2015 at 1:27 PM, Barry Smith <span dir="ltr"><<a href="mailto:bsmith@mcs.anl.gov" target="_blank">bsmith@mcs.anl.gov</a>></span> wrote:<br></span><div><div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><br>
   I would suggest running a sequence of problems, 101 by 101 111 by 111 etc and get the memory usage in each case (when you run out of memory you can get NO useful information out about memory needs). You can then plot memory usage as a function of problem size to get a handle on how much memory it is using.  You can also run on more and more processes (which have a total of more memory) to see how large a problem you may be able to reach.<br>
<br>
   MUMPS also has an "out of core" version (which we have never used) that could in theory anyways let you get to large problems if you have lots of disk space, but you are on your own figuring out how to use it.<br>
<br>
  Barry<br>
<div><div><br>
> On Jul 7, 2015, at 2:37 PM, Anthony Paul Haas <<a href="mailto:aph@email.arizona.edu" target="_blank">aph@email.arizona.edu</a>> wrote:<br>
><br>
> Hi Jose,<br>
><br>
> In my code, I use once PETSc to solve a linear system to get the baseflow (without using SLEPc) and then I use SLEPc to do the stability analysis of that baseflow. This is why, there are some SLEPc options that are not used in test.out-superlu_dist-151x151 (when I am solving for the baseflow with PETSc only). I have attached a 101x101 case for which I get the eigenvalues. That case works fine. However If i increase to 151x151, I get the error that you can see in test.out-superlu_dist-151x151 (similar error with mumps: see test.out-mumps-151x151 line 2918 ). If you look a the very end of the files test.out-superlu_dist-151x151 and test.out-mumps-151x151, you will see that the last info message printed is:<br>
><br>
> On Processor (after EPSSetFromOptions)  0    memory:    0.65073152000E+08          =====>  (see line 807 of module_petsc.F90)<br>
><br>
> This means that the memory error probably occurs in the call to EPSSolve (see module_petsc.F90 line 810). I would like to evaluate how much memory is required by the most memory intensive operation within EPSSolve. Since I am solving a generalized EVP, I would imagine that it would be the LU decomposition. But is there an accurate way of doing it?<br>
><br>
> Before starting with iterative solvers, I would like to exploit as much as I can direct solvers. I tried GMRES with default preconditioner at some point but I had convergence problem. What solver/preconditioner would you recommend for a generalized non-Hermitian (EPS_GNHEP) EVP?<br>
><br>
> Thanks,<br>
><br>
> Anthony<br>
><br>
> On Tue, Jul 7, 2015 at 12:17 AM, Jose E. Roman <<a href="mailto:jroman@dsic.upv.es" target="_blank">jroman@dsic.upv.es</a>> wrote:<br>
><br>
> El 07/07/2015, a las 02:33, Anthony Haas escribió:<br>
><br>
> > Hi,<br>
> ><br>
> > I am computing eigenvalues using PETSc/SLEPc and superlu_dist for the LU decomposition (my problem is a generalized eigenvalue problem). The code runs fine for a grid with 101x101 but when I increase to 151x151, I get the following error:<br>
> ><br>
> > Can't expand MemType 1: jcol 16104   (and then [NID 00037] 2015-07-06 19:19:17 Apid 31025976: OOM killer terminated this process.)<br>
> ><br>
> > It seems to be a memory problem. I monitor the memory usage as far as I can and it seems that memory usage is pretty low. The most memory intensive part of the program is probably the LU decomposition in the context of the generalized EVP. Is there a way to evaluate how much memory will be required for that step? I am currently running the debug version of the code which I would assume would use more memory?<br>
> ><br>
> > I have attached the output of the job. Note that the program uses twice PETSc: 1) to solve a linear system for which no problem occurs, and, 2) to solve the Generalized EVP with SLEPc, where I get the error.<br>
> ><br>
> > Thanks<br>
> ><br>
> > Anthony<br>
> > <test.out-superlu_dist-151x151><br>
><br>
> In the output you are attaching there are no SLEPc objects in the report and SLEPc options are not used. It seems that SLEPc calls are skipped?<br>
><br>
> Do you get the same error with MUMPS? Have you tried to solve linear systems with a preconditioned iterative solver?<br>
><br>
> Jose<br>
><br>
><br>
</div></div>> <module_petsc.F90><test.out-mumps-151x151><test.out_superlu_dist-101x101><test.out-superlu_dist-151x151><br>
<br>
</blockquote></div></div></div><br></div>
</blockquote></div><br></div>
</div></div></blockquote></div><br></div>
</div></div></blockquote></div><br></div>