<div dir="ltr">Hi Casalegno,<br><div><br>The answer to your question is in the PETSc FAQ:<br><div><br><a href="http://www.mcs.anl.gov/petsc/documentation/faq.html">http://www.mcs.anl.gov/petsc/documentation/faq.html</a><br><br></div><div>Have a great day<br></div><div>Lukas<br></div><div><br></div></div></div><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote">On Mon, Feb 27, 2017 at 5:29 PM, Casalegno Francesco <span dir="ltr"><<a href="mailto:francesco.casalegno@epfl.ch" target="_blank">francesco.casalegno@epfl.ch</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" style="font-size:12pt;color:#000000;background-color:#ffffff;font-family:Calibri,Arial,Helvetica,sans-serif">
<p>Hello,<br>
</p>
<p><br>
</p>
<p>I am pretty new to PETSc and I would like to get some advice on choosing the right ratio of unknowns/proc.<br>
</p>
<p><br>
</p>
<p>I have implemented a finite element solver for 3D problems with potentially up to 5B vertices, using CG as iterative solver. To run weak scaling tests I have to keep constant the ratio unknowns/proc, but if that if this ratio is too small I will not see
 any scaling as the communication overhead would dominate. Similarly, for strong scaling tests I expect to observe nearly-linear scaling only up to a certain number of procs, after which communications will dominate.<br>
</p>
<p><br>
</p>
<p>My question is: what is a reasonable minimum number of unknowns per proc to get good scaling efficiency? I know that for <50k unknowns a direct solver would be preferable, but I do not know if this number is also a reasonable guess for the ratio unknown/proc.<br>
</p>
<p><br>
</p>
<p>Thanks in advance for your help!<span class="HOEnZb"><font color="#888888"><br>
</font></span></p><span class="HOEnZb"><font color="#888888">
<p><br>
</p>
<p>Francesco<br>
</p>
</font></span></div>

</blockquote></div><br></div>