«parallel-computing» 태그된 질문

여러 프로세서를 동시에 사용하여 계산 문제를 해결하는 연구.

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OpenMP와 같은 공유 메모리 모드에서 MPI-3.0을 실행하는 방법
5 차원 모집단 균형 모델을 수치 적으로 해결하기 위해 코드를 병렬화하고 있습니다. 현재 FORTRAN에 매우 좋은 MPICH2 병렬 코드가 있지만 매개 변수 값을 늘리면 배열이 너무 커서 분산 메모리 모드에서 실행할 수 없습니다. 각 노드에는 2 개의 8 코어 CPU와 128GB RAM이있는 15 개의 노드가있는 클러스터에 액세스 할 수 있습니다. …
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공간과 시간 모두에서 병렬 처리를 사용하는 PDE 계산의 예
초기 경계 값 PDE의 수치 해 에서 공간에 평 행성 을 사용하는 것이 매우 일반적 입니다. 시간 이산화에서 어떤 형태의 병렬 처리 를 사용하는 것이 훨씬 덜 일반적 이며, 병렬 처리는 일반적으로 훨씬 더 제한적입니다. 나는 시간적 병렬성을 보여주는 코드의 수와 출판 된 작품을 알고 있지만 공간적 병렬성을 포함하는 것은 …
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MPI를 사용하는 코드 / 라이브러리와 호환되는 단위 테스트 프레임 워크에 대한 권장 사항이 있습니까?
일반적으로 시리얼 코드를 작성하고 내가 할 때 일부 xUnit 스타일 테스트 프레임 워크 (MATLAB xUnit, PyUnit / nose 또는 Google의 C ++ 테스트 프레임 워크)를 사용하여 단위 테스트를 작성합니다. 복잡한 Google 검색을 기반으로, 실무자가 MPI를 사용하는 코드를 테스트하는 방법을 많이 보지 못했습니다. 이에 대한 모범 사례가 있습니까? 단위 테스트 및 …
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비동기 셀룰러 오토마타를위한 병렬 (GPU) 알고리즘
비동기 셀룰러 오토마타로 설명 할 수있는 계산 모델 모음이 있습니다. 이 모델은 Ising 모델과 비슷하지만 약간 더 복잡합니다. 마치 그러한 모델이 CPU가 아닌 GPU에서 실행되는 것이 도움이 될 것 같습니다. 불행히도 그러한 모델을 병렬화하는 것은 매우 간단하지 않으며 어떻게 진행 해야하는지 명확하지 않습니다. 나는 그 주제에 관한 문헌이 있다는 것을 …
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병렬 유한 요소 계산에서 메시 관리를위한 최상의 방법론?
현재 산란 문제의 해결을 위해 도메인 분해 방법을 개발 중입니다. 기본적으로 Helmholtz BVP 시스템을 반복적으로 해결하고 있습니다. 삼각 메쉬 또는 사면체 메쉬에 유한 요소 방법을 사용하여 방정식을 이산합니다. 박사 학위 논문에 대한 코드를 개발 중입니다. 나는 deal.ii 또는 DUNE와 같은 기존의 유한 요소 라이브러리를 알고 있으며 영감을주는 디자인과 API로 학습 …
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C ++에서 병렬 동적 그래프 라이브러리를 찾고 있습니다
안녕하세요 scicomp 커뮤니티, NetworkX (Python), JUNG 및 YFiles (Java) 와 같은 프레임 워크를 사용하여 그래프 알고리즘 분야에서 일했습니다 . 나는 지금 병렬 및 고성능 컴퓨팅 영역으로 들어가고 있습니다. 새 프로젝트의 경우 다음 기능을 갖춘 C ++ 그래프 라이브러리를 찾고 있습니다. 알고리즘 개발을 가능하게하는 직관적 인 인터페이스 동적 작업 지원 : …
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공유 메모리 병렬 프로그래밍을위한 Python 가이드
매트릭스 추가, 곱셈 등과 같은 간단한 작업을 수행하기 위해 공유 메모리 시스템 (C 및 FORTRAN 모두) 용 OpenMP를 코딩 한 경험이 있습니다 (LAPACK과 어떻게 경쟁하는지 확인하십시오). 문서를 보지 않고도 간단한 작업을 수행 할 수있는 OpenMP를 알고 있습니다. 최근에 저는 프로젝트를 위해 Python으로 옮겼으며 절대 기본을 넘어서는 Python에 대한 경험이 없습니다. …
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선형 방정식 시스템을 풀기 위해 멀티 그리드 방법을 어떻게 병렬화 할 수 있습니까?
내가 이해하는 것처럼 멀티 그리드 방법은 동일한 문제의 더 거친 버전을 해결하고 (저주파 오류를 제거함으로써) 선형 그리드 시스템을 해결하여 고주파수 오류를 부드럽게하기 위해 미세 그리드로 다시 투영합니다. 대규모 시스템의 경우 각 그리드 수준에서 반복 방법을 병렬로 구현하는 방법을 알 수 있습니다. 이 접근법은 병렬로 잘 확장됩니까? 알고리즘에서 동시에 이용할 수있는 …
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수학이나 계산 공부에 집중하는 것이 바람직합니까?
Krylov Subspace Methods에 대한 연구와 동시에 HPC 뒤의 수학을 한 단계 앞당기거나 계산 이론 (하드웨어, OS, 컴파일러 등)을 선택할 수 있습니다. 현재, 나는 단지 지나갈 정도로 충분히 알고있다 . 예를 들어, CG에 대한 방정식과 반복 방법의 기본을 도출하는 방법을 알고 있지만 사전 조건 및 수렴과 같은 세부 사항과 더 복잡한 …
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Parareal, PITA 및 PFASST의 차이점은 무엇입니까?
Parareal, PITA 및 PFASST 알고리즘은 시간에 따른 시간 문제의 솔루션을 병렬화하기위한 도메인 간 기술입니다. 이러한 방법의 기본 원칙은 무엇입니까? 그들 사이의 주요 차이점은 무엇입니까? 하나는 다른 것을 기반으로 말할 수 있습니까? 어떻게? 그들의 응용 프로그램은 어떻습니까? "어떤 것이 더 낫습니까?"라는 질문에 대한 답이 없다는 것을 알고 있지만, 응용 분야와 검증 …
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암시 적 시간 이산화를 이용한 cuda 및 수치 적 방법
IMPLICIT 형식의 유한 체적 방법으로 (시간 이산화) 부분 편미분 방정식 (PDE)을 해결하는 일부 코드를 포팅하려고합니다. 결과적으로 ADI / TDMA 방식으로 처리되는 x, y, z 방향의 3 각 방정식 시스템이 있습니다. CUDA를 사용한 PDE의 암시 적 솔루션과 관련하여 아무것도 찾을 수 없습니다. CUDA에서 ADI / TDMA 체계를 구현할 수 있습니까? 어딘가에 …
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큰 희소 대칭 (양의 한정은 아님) 시스템을위한 최선의 솔버 선택
현재 일부 특정 알고리즘에 의해 생성 된 매우 큰 대칭 (그러나 양의 한정이 아닌) 시스템을 해결하기 위해 노력하고 있습니다. 이 행렬에는 병렬 해결에 사용할 수있는 훌륭한 블록 희소성이 있습니다. 그러나 직접 접근 방식 (예 : 다중 정면) 또는 반복적 접근 방식 (사전 조건 GMRES 또는 MINRES)을 사용 해야하는지 결정할 수 …
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Scientific Computing의 작업 기반 공유 메모리 병렬 라이브러리
최근 몇 가지 형태의 범용 데이터 중심 공유 메모리 병렬 처리를 제공하는 여러 라이브러리 / 소프트웨어 프로젝트가 등장했습니다. 주요 아이디어는 프로그래머가 명시 적으로 스레드 된 코드를 작성하는 대신 알고리즘을 상호 종속적 인 작업으로 구현 한 다음 공유 메모리 시스템의 범용 미들웨어에 의해 동적으로 스케줄됩니다. 이러한 라이브러리의 예는 다음과 같습니다. QUARK …
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GPU 프로그래밍을위한 추력
난 아주 문제는 특히 적합하지 않으면 그렇게 용서해주십시오 프로그래밍 GPGPU에 새. 내가 이해 한 바에 따르면 GPU 프로그래밍은 일반적인 CPU 프로그래밍과 비교할 때 매우 복잡한 엔지니어링 작업입니다. 분기 문제, 바둑판 식 배열, 고정 된 메모리 할당 및 호스트 장치 통신 / 장치 계산 겹침에 매우주의해야합니다. 약간의 연구를 한 후에 C …
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밀집된 조건부 행렬의 대각선 화
밀도가 높고 조건이 잘못된 행렬을 대각선으로하려고합니다. 기계 정밀도에서 결과는 부정확합니다 (음의 고유 값을 반환하고 고유 벡터에는 예상 대칭이 없습니다). 임의 정밀도를 이용하기 위해 Mathematica의 Eigensystem [] 기능으로 전환했지만 계산 속도가 매우 느립니다. 나는 여러 솔루션에 열려 있습니다. 조건이 좋지 않은 문제에 적합한 패키지 / 알고리즘이 있습니까? 전제 조건 전문가가 아니므로 …
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