Performance-Modellierung des Mechanik-Lösermoduls in der Multi-Physik-Anwendung Pace3D: Unterschied zwischen den Versionen

Version vom 9. Januar 2023, 10:55 Uhr

Vortragende(r)	Michael Hirsch
Vortragstyp	Bachelorarbeit
Betreuer(in)	Larissa Schmid
Termin	Fr 20. Januar 2023
Vortragsmodus	in Präsenz
Kurzfassung	[[Kurzfassung::Für Nutzende des Mechanik-Lösermoduls von Pace3D [20] ist es schwierig vorherzusagen, wie sich unterschiedliche Konfigurationen auf die Rechenzeit auswirken. Um das Verständnis dafür zu schaffen, welcher Einfluss von verschiedenen Konfigurationsoptionen auf die Laufzeit ausgeht, wird eine Performance-Modellierung des Mechanik-Lösermoduls von Pace3D durchgeführt. Das gewählte Verfahren zur Performance-Modellierung unterstützt bisher nur die Berücksichtigung numerischer Konfigurationsoptionen. Das Verfahren wird deshalb erweitert, sodass sich auch binäre Konfigurationsoptionen berücksichtigen lassen. Zur Evaluierung der Performance-Modelle wird ausgewertet, wie gut interpolierte und extrapolierte Testpunkte vorhergesagt werden. Unter Verwendung ausschließlich numerischer Eingabeparameter wird eine Genauigkeit von 87,99 % erzielt. Das Modell mit numerischen sowie einem binären Parameter erzielt eine Genauigkeit von 89,14 %.]]

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 |termin=Institutsseminar/2023-01-20
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+|kurzfassung=Für Nutzende des Mechanik-Lösermoduls von Pace3D [20] ist es schwierig vorherzusagen, wie sich unterschiedliche Konfigurationen auf die Rechenzeit auswirken. Um das  Verständnis dafür zu schaffen, welcher Einfluss von verschiedenen Konfigurationsoptionen auf die Laufzeit ausgeht, wird eine Performance-Modellierung des Mechanik-Lösermoduls von Pace3D durchgeführt. Das gewählte Verfahren zur Performance-Modellierung unterstützt bisher nur die Berücksichtigung numerischer Konfigurationsoptionen. Das Verfahren wird deshalb erweitert, sodass sich auch binäre Konfigurationsoptionen berücksichtigen lassen. Zur Evaluierung der Performance-Modelle wird ausgewertet, wie gut interpolierte und extrapolierte Testpunkte vorhergesagt werden. Unter Verwendung ausschließlich numerischer Eingabeparameter wird eine Genauigkeit von 87,99 % erzielt. Das Modell mit numerischen sowie einem binären Parameter erzielt eine Genauigkeit von 89,14 %.
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