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Scalable Linear SolversプロジェクトのHypreの目標は、スケーラブルなアルゴリズムを開発することです。 Scalable Linear Solvers ProjectのHypreの目標は、並列コンピュータ上の方程式の大きなスパース線形システムを解くためのスケーラブルなアルゴリズムとソフトウェアを開発することです。一次ソフトウェア製品は、構造化された、および構造化された並列マルチグリッドメソッドを特徴とする高性能の前提条件のライブラリです。非構造化グリッドの問題点は、LLNLで開発されているシミュレーションコードで発生しています。十分ではありません。スケーラブルな数値アルゴリズムも必要です。 「スケーラブル」とは、一般に、より大きな問題を解決するために追加の計算資源を効果的に使用する能力を意味する。並列コンピュータのアーキテクチャとアルゴリズムの並列実装など、多くの要因がスケーラビリティに貢献します。しかしながら、1つの重要な問題は見落としていることが多い：アルゴリズム自体のスケーラビリティ。ここで、スケーラビリティは、コンピューティングプラットフォームとは無関係に、合計の計算作業要件が問題の大きさの説明であり、これはコンピューティングプラットフォームとは無関係に議論することができます。今日のシミュレーションコードで使用されているアルゴリズムのManyは、昨日の未使用の技術に基づいています。これはますます大きな問題を解決するために必要な作業は、線形（最適な率）よりもはるかに速くなります。スケーラブルなアルゴリズムの使用は、シミュレーション時間を数桁減少させる可能性があり、したがってMPP上で2日間の実行を30分に減らすことができます。さらに、このテクノロジを使用するコードは、巨大な問題を解決するために追加のコンピュータリソースを効果的に悪用することができるため、マシンのメモリのサイズによってのみ制限されます。スケーラブルなアルゴリズムは、アプリケーション科学者が新しい質問に答えて回答することを可能にします。たとえば、特定の解像度（特定の解像度を持つ）が数日かかる場合、そして洗練された（すなわち、より正確な）モデルがはるかに長くなると、アプリケーション科学者はより大きく、より高い忠実度シミュレーションを進めることができる。それぞれの実行が時間がかかり過ぎるので、彼または彼女はパラメータ研究の範囲を狭めることを余儀なくされるかもしれません。実行時間を短縮することにより、スケーラブルなアルゴリズムは、科学者がより高い解像度でより多くのシミュレーションを行うことを可能にします。 .0 Beta開発リリース：・FEIブロック事前調整業者が改装されました。・CGCとCGC-Eの粗調整アルゴリズムを追加しました。・AMSにいくつかの新しいソルバータイプが追加され、AMS / FEI統合が改善されました。・相対的な変更の取り扱いGMRESのテストが改善されました。・構造体の重みとSSTRUCTの重み付けされたJacobiが改善されました。・簡単なコード検証テストを行う「メイクチェック」ターゲットが追加されました。・PARCSRに要素数に応じた補間の切り捨てが追加されました。ハイブリッドAMGソルバー・ハイプレFEI実施はARESで使用するために改装されました。

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