«parallel-computing» 태그된 질문

현재 사용하는 C ++ 및 Python의 (일부) 대체품으로 수치 / 시뮬레이션 모델링 프로젝트에 사용할 새 언어를 배우는 것을 고려하고 있습니다. 나는 Julia 를 만났다 . 그것이 주장하는 모든 것을 수행한다면, 모든 프로젝트에서 C ++ 과 Python 을 대체하는 데 사용할 수 있습니다 .PyPlot을 포함한 고급 과학 컴퓨팅 라이브러리 코드에 액세스하고 …

55 parallel-computing  languages  julia 

현재 ODE 통합을위한 병렬 방법을 찾고 있습니다. 광범위한 접근 방식을 설명하는 새롭고 오래된 문헌이 많이 있지만, 일반적으로 주제를 설명하는 최근의 설문 조사 또는 개요 기사를 찾지 못했습니다. Burrage [1]의 저서가 있지만 거의 20 년이 되었기 때문에, 초현실적 알고리즘과 같은 더 현대적인 아이디어는 많이 다루지 않습니다. [1] K. Burrage, 정규 미분 …

39 parallel-computing  ode  numerical-analysis 

Matlab의 parfor와 유사한 도구가 Python에 있습니까? 이 스레드를 찾았 지만 4 살입니다. 아마 여기에 누군가가 더 최근의 경험이 있다고 생각했습니다. 다음은 병렬화하려는 유형의 예입니다. X = np.random.normal(size=(10, 3)) F = np.zeros((10, )) for i in range(10): F[i] = my_function(X[i,:]) 어디 에서 크기를 my_function취하고 스칼라를 반환합니다.ndarray(1,3) 최소한, 나는 parfor와 같이 여러 …

35 python  parallel-computing 

과학 코드에서 OpenCL을 사용하려고 시도한 사람의 정보를 찾고 있습니다. 누구든지 (최근에) ViennaCL을 사용해 보셨습니까 ? 그렇다면 cusp 와 어떻게 비교 됩니까? OCLTools 는 어떻 습니까? 약속대로 지내나요? 그렇다면 OpenCL에서 수학 커널을 작성하는 것이 가능한 방법일까요?

35 parallel-computing  libraries  programming-paradigms  viennacl  opencl 

과학 컴퓨팅에서 병렬화로 속도를 낼 수없는 유명한 문제 / 알고리즘이 있습니까? CUDA에 관한 책을 읽는 동안 대부분의 일이 가능할 것 같습니다.

27 parallel-computing 

중력의 n-body 문제를 어떻게 수적으로 병렬로 해결할 수 있습니까? 정밀 복잡성 트레이드 오프가 가능합니까? 정밀도는 모델의 품질에 어떤 영향을 줍니까?

25 algorithms  ode  parallel-computing  complexity  precision 

지금은 병렬 코드를 실행하지 않지만 향후 OpenMP와 MPI의 하이브리드를 사용하여 병렬 코드를 실행할 것으로 예상합니다. 직렬 프로젝트를 실행할 때 디버거는 귀중한 도구였습니다. 누구나 병렬 소프트웨어 디버깅에 사용할 병렬 디버거 (또는 여러 디버거)를 추천 할 수 있습니까? 자유 소프트웨어가 바람직하지만 효과적인 상용 소프트웨어를 언급하는 것을 망설이지 마십시오.

24 software  parallel-computing 

사소하게 병렬화 할 수있는 응용 프로그램이 있지만 성능은 I / O 범위가 큽니다. 응용 프로그램은 일반적으로 크기가 2-5GB 인 파일에 저장된 단일 입력 배열을 읽습니다 (그러나이 숫자는 나중에 커질 것으로 예상합니다). 일반적인 계산은 해당 배열의 각 행 또는 열에 동일한 작업을 적용합니다. CPU를 많이 사용하는 작업의 경우 최대 약 100 …

20 io  parallel-computing  mpi 

이 게시물을 개선하고 싶습니까? 인용과 답변이 올바른 이유에 대한 설명을 포함하여이 질문에 대한 자세한 답변을 제공하십시오. 세부 사항이없는 답변은 편집하거나 삭제할 수 있습니다. AMR ( Adaptive Mesh Refinement )은 PDE의 수치 솔루션에서 광범위하게 변화하는 공간 스케일 문제를 처리하기위한 일반적인 기술입니다. 구조화 된 그리드에 AMR에 대해 어떤 범용 라이브러리가 있습니까? 라이브러리가 …

18 pde  libraries  parallel-computing  adaptive-mesh-refinement 

내 자신의 많은 작업이 알고리즘의 스케일링을 개선하는 데 중점을두고 있으며, 병렬 스케일링 및 / 또는 병렬 효율성을 나타내는 선호되는 방법 중 하나는 코어 수에 대해 알고리즘 / 코드의 성능을 플롯하는 것입니다. 여기서 축은 코어 수를 나타내고 y 축은 몇 가지 메트릭을 나타냅니다 ( 예 : 단위 시간당 수행 한 작업). …

17 parallel-computing  hpc  scaling  plotting 

병렬 축소는 해당 작업이 연관되어 있다고 가정합니다. 부동 소수점 숫자를 추가하면이 가정이 위반됩니다. 내가 왜 이것에 관심이 있는지 물을 수 있습니다. 음, 결과를 재현성이 떨어집니다. 그리고 시뮬레이션 된 어닐링이 그러한 재현 불가능한 결과를 생성하는 서브 루틴에 대해 매개 변수를 최적화 (또는 적합)하기 위해 사용될 때 더 나빠집니다. 이 문제를 처리하는 …

17 parallel-computing  reproducibility 

저의 논문은 연소 모델 감소를위한 수치 적 방법을 개발하는 것입니다. 연소 시뮬레이션의 화학 부분에서 순수하게 분석법을 실행하고 0-D 시뮬레이션 (유량 없음)에 대한 많은 사례 연구가 있습니다. 내가 원하는 것은 흐름이있는 시뮬레이션, 바람직하게는 2D 또는 3D 시뮬레이션을 실행하는 것입니다. 계산 요구 사항이 높기 때문에 이러한 시뮬레이션은 병렬로 수행해야합니다. 또한 Chemkin 또는 …

17 pde  fluid-dynamics  software  parallel-computing 

10-20 변수의 함수를 최적화하고 있습니다. 나쁜 소식은 각 함수 평가가 약 30 분의 직렬 계산으로 비싸다는 것입니다. 좋은 소식은 내가 수십 개의 계산 노드를 가진 클러스터를 가지고 있다는 것입니다. 따라서 모든 계산 능력을 효율적으로 사용할 수있는 최적화 알고리즘이 있습니까? 스펙트럼의 한쪽에는 철저한 검색이 있습니다. 전체 검색 공간을 미세 그리드로 세분화하고 …

15 optimization  parallel-computing 

Gromacs 및 DL_POLY와 같은 여러 소프트웨어 패키지를 사용하여 분자 역학 (MD) 시뮬레이션을 실행하고 있습니다. Gromacs는 이제 입자 분해 및 도메인 분해 알고리즘을 모두 지원합니다. Gromacs 시뮬레이션은 도메인 분해를 사용하지만, 최근까지 입자 분해가 Gromacs에서 구현 된 유일한 방법 임에도 불구하고 도메인 분해를 사용합니다. Gromacs 논문 중 하나 (DOI 10.1002 / jcc.20291)에서 …

15 parallel-computing  efficiency  molecular-dynamics  simulation 

긴 게시물에 대해 죄송하지만 첫 번째 이동과 관련이 있다고 생각되는 모든 것을 포함하고 싶었습니다. 내가 원하는 것 고밀도 행렬에 대한 병렬 버전의 Krylov Subspace Methods를 구현하고 있습니다. 주로 GMRES, QMR 및 CG. 나는 (프로파일 링 후) 내 DGEMV 루틴이 한심하다는 것을 깨달았다. 그래서 나는 그것을 격리함으로써 그것에 집중하기로 결정했습니다. 12 …

15 parallel-computing  matrix  lapack  blas