<div dir="ltr"><div dir="ltr">On Mon, May 30, 2022 at 10:12 PM Lidia <<a href="mailto:lidia.varsh@mail.ioffe.ru">lidia.varsh@mail.ioffe.ru</a>> wrote:<br></div><div class="gmail_quote"><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left:1px solid rgb(204,204,204);padding-left:1ex">Dear colleagues,<br>
<br>
Is here anyone who have solved big sparse linear matrices using PETSC?<br></blockquote><div><br></div><div>There are lots of publications with this kind of data. Here is one recent one: <a href="https://arxiv.org/abs/2204.01722">https://arxiv.org/abs/2204.01722</a></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">
We have found NO performance improvement while using more and more mpi <br>
processes (1-2-3) and open-mp threads (from 1 to 72 threads). Did anyone <br>
faced to this problem? Does anyone know any possible reasons of such <br>
behaviour?<br></blockquote><div><br></div><div>Solver behavior is dependent on the input matrix. The only general-purpose solvers</div><div>are direct, but they do not scale linearly and have high memory requirements.</div><div><br></div><div>Thus, in order to make progress you will have to be specific about your matrices.</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">
We use AMG preconditioner and GMRES solver from KSP package, as our <br>
matrix is large (from 100 000 to 1e+6 rows and columns), sparse, <br>
non-symmetric and includes both positive and negative values. But <br>
performance problems also exist while using CG solvers with symmetric <br>
matrices.<br></blockquote><div><br></div><div>There are many PETSc examples, such as example 5 for the Laplacian, that exhibit</div><div>good scaling with both AMG and GMG.</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">
Could anyone help us to set appropriate options of the preconditioner <br>
and solver? Now we use default parameters, maybe they are not the best, <br>
but we do not know a good combination. Or maybe you could suggest any <br>
other pairs of preconditioner+solver for such tasks?<br>
<br>
I can provide more information: the matrices that we solve, c++ script <br>
to run solving using petsc and any statistics obtained by our runs.<br></blockquote><div><br></div><div>First, please provide a description of the linear system, and the output of</div><div><br></div><div>  -ksp_view -ksp_monitor_true_residual -ksp_converged_reason -log_view</div><div><br></div><div>for each test case.</div><div><br></div><div>  Thanks,</div><div><br></div><div>     Matt</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">
Thank you in advance!<br>
<br>
Best regards,<br>
Lidiia Varshavchik,<br>
Ioffe Institute, St. Petersburg, Russia<br>
</blockquote></div><br clear="all"><div><br></div>-- <br><div dir="ltr" class="gmail_signature"><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div>What most experimenters take for granted before they begin their experiments is infinitely more interesting than any results to which their experiments lead.<br>-- Norbert Wiener</div><div><br></div><div><a href="http://www.cse.buffalo.edu/~knepley/" target="_blank">https://www.cse.buffalo.edu/~knepley/</a><br></div></div></div></div></div></div></div></div>