FuruRok @FuruRok
自作の三次元並列有限要素法流体構造連成解析コードを趣味で開発しています(MFEM or PETScをベースに)。スペクトル要素法(SEM)、DG(不連続ガラーキン)-SEM、Space-Time法等、有限要素法(FEM；Finite Element Method)関連手法に興味あり。電機メーカー研究員。 Joined December 2022-
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スケーラビリティー測定を実施する際，FEM(一般化α時間積分法)とOpenFOAM(BDF2)の圧力値が異なり，調べるとFEM(一般化α法：ρ∞=0.7)ではハンチングが起きていた(なお，両者とも初期値はインパルシブ・スタート)． 気になっていろいろ検討した結果，入口流速のramp軌道を従来のhalf cosine型(終点t_rampにおいて，C1接続)からexp(−1/s)型(同C∞)に変え，かつt_ramp/dtの点数を上げることで，ハンチングが抑制されることがわかった．
やはり問題が小さすぎた．3D円柱周り流れ問題で，DOFを揃えてAWSでスケーラビリティー測定を行った． OpenFOAM(FVM)は自作FEMコードに比べて36~50倍計算が速く，メモリは1/2.4~1/5倍少ない．やはりFVMは計算効率が良く，これなら3D問題でもパソコンで計算できる．
HDD、耐えた忍んだ「10年間の冬」 日本の供給網に残存者利益：日本経済新聞 nikkei.com/article/DGXZQO…
やはり問題が小さすぎた．3D円柱周り流れ問題で，DOFを揃えてAWSでスケーラビリティー測定を行った． OpenFOAM(FVM)は自作FEMコードに比べて36~50倍計算が速く，メモリは1/2.4~1/5倍少ない．やはりFVMは計算効率が良く，これなら3D問題でもパソコンで計算できる． ただ，この問題の規模ではスケーラビリティーは自作FEMコード(PETSc/DMPlexベース)のほうが良かった．
AWSでOpenFOAMと自作FEMのスケーリングを測定した． AWS環境はEC2 c7a.8xlarge、AMD EPYC 9R14、32物理コア相当、61 GiB RAM やはりOpenFOAMのスケーリングが非常に悪い．32並列ではFEMのほうが速く0.83倍で，メモリもFEMのほうが少なく0.70倍． 問題が小さすぎるのかな？？
@t_kun_kamakiri SpaceClaimはAnsys陣営のモデラーなので良く使います。DesignSparkは厳密には違うソフトなのですが中身はほとんど同じです。
Newtonを回して残差がどんどん減っていく状況にはロマンがあるけど、しょせんそれ止まりだったということか…🥲
dtやメッシュを細かくして離散化誤差が1e-4級まで下がる状況になって初めて閾値の再検討が必要になる。今はそこまで行っていないので，この閾値で早期終了したほうが経済的とのこと．
codexごめん。結論から言うと、Claudeと諸々取り組んで、inexact Newton(閾値2e-4)は妥当だったことが分かった。 誤差には代数誤差(Newtonなど)、離散化誤差(dt、メッシュ、スキームなど)、丸め誤差があり、Newton閾値を締めて変わるのは代数誤差のみとのこと。
うそだった．codexが勝手に💢緩い閾値で早期終了する仕組みをinexact Newtonとして入れていただけだった．ヤコビ行列を使いまわすmodified Newton法は試した範囲ではかえって遅かった． やはりfull Newton法はロマン！ AIが発展したとはいえ，まだまだ人間が確認する必要があるね…．
うそだった．codexが勝手に💢緩い閾値で早期終了する仕組みをinexact Newtonとして入れていただけだった．ヤコビ行列を使いまわすmodified Newton法は試した範囲ではかえって遅かった． やはりfull Newton法はロマン！ AIが発展したとはいえ，まだまだ人間が確認する必要があるね…．
完全Newton法はロマンだと思ってこだわっていたが、特に3D問題で遅かった。inexact Newton法に変えたら4倍くらい速くなった。
完全Newton法はロマンだと思ってこだわっていたが、特に3D問題で遅かった。inexact Newton法に変えたら4倍くらい速くなった。
学生の頃は数値計算のデバッグでかなり苦しんだ。その経験は、問題の切り分け方など研究力を向上させることにつながっていたと思う。 しかし今はAIで容易にデバッグができてしまう。人間は創造性の高いことにシフトすれば良いという意見もあると思うが、基礎力は努力しなければ身につかないのでは。
AWSでOpenFOAMと自作FEMのスケーリングを測定した． AWS環境はEC2 c7a.8xlarge、AMD EPYC 9R14、32物理コア相当、61 GiB RAM やはりOpenFOAMのスケーリングが非常に悪い．32並列ではFEMのほうが速く0.83倍で，メモリもFEMのほうが少なく0.70倍． 問題が小さすぎるのかな？？
自作FEMソルバーをチューニングし，再度OpenFOAMと比較． WSL環境で測定したが，なぜかOFのスケーリングが非常に悪い． 8並列時で比較すると， ・FEMが2倍遅い ・FEMが5倍メモリが多い となった．
自作FEMソルバーをチューニングし，再度OpenFOAMと比較． WSL環境で測定したが，なぜかOFのスケーリングが非常に悪い． 8並列時で比較すると， ・FEMが2倍遅い ・FEMが5倍メモリが多い となった．
自作FEMソルバーとOpenFOAMを比較してみた． 以前より気になっている連続式∇・u=0をあまり満たさないという問題がOFでどうかという観点． 構成 DOF OF-base 95,760 ns-P1P1 97,098 OF-fine 383,040 ns-TH 289,510 の比較．
自作FEMソルバーとOpenFOAMを比較してみた． 以前より気になっている連続式∇・u=0をあまり満たさないという問題がOFでどうかという観点． 構成 DOF OF-base 95,760 ns-P1P1 97,098 OF-fine 383,040 ns-TH 289,510 の比較． OF(FVM)は面フラックスベースでは機械精度まで小さくなるが，セル中心uベースではあまり小さくならない．実行時間は，さすがOFのほうが3~8倍速い．
パナソニックHD、データセンター冷却の新技術 消費電力60％減 nikkei.com/article/DGXZQO…
近岡旭☀️革新... @zj_asahi
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