«parallel-computing» etiketlenmiş sorular

5 Boyutlu nüfus dengesi modelini sayısal olarak çözmek için kodu paralelleştiriyorum. Şu anda FORTRAN'da çok iyi bir MPICH2 paralel kod var ama parametre değerlerini arttırdığımız gibi diziler dağıtılmış bellek modunda çalışmak için çok büyük hale geliyor. Her düğümün iki adet 8 çekirdekli CPU ve 128 GB RAM'e sahip olduğu 15 …

14 parallel-computing  fortran  numerics  mpi  compiling 

Başlangıç ​​sınır değeri PDE'lerin sayısal çözümünde, uzayda paralellik kullanmak çok yaygındır . Zaman ayrıklaştırmasında bir çeşit paralellik kullanmak daha az yaygındır ve paralellik genellikle çok daha sınırlıdır. Zamansal paralellik gösteren, sayıları gittikçe artan kodların ve yayınlanmış çalışmaların farkındayım, ancak hiçbiri mekansal paralellik içermiyor. Hem uzay hem de zaman içinde paralellik …

14 pde  parallel-computing  time-integration 

Genellikle, seri kodu yazıyorum ve bunu yaptığımda bazı xUnit tarzı test çerçevesiyle (MATLAB xUnit, PyUnit / nose veya Google'ın C ++ test çerçevesi) birim testleri yazıyorum. Bir cursory Google aramasına dayanarak, uygulayıcıların MPI kullanan test kodunu nasıl kullandığını çok fazla görmedim. Bunun için en iyi uygulamalar var mı? Birim testi …

13 parallel-computing  petsc  mpi  testing  reproducibility 

Asenkron hücresel otomata olarak tanımlanabilecek bir hesaplama modelleri koleksiyonum var. Bu modeller Ising modeline benzer, ancak biraz daha karmaşıktır. Bu modeller bir CPU yerine bir GPU üzerinde çalışmaktan fayda sağlayacak gibi görünüyor. Ne yazık ki böyle bir modeli paralel hale getirmek oldukça basit değil ve bana nasıl gideceğimi net değil. …

12 parallel-computing  monte-carlo  gpu 

Şu anda saçılma probleminin çözümü için bir alan ayrıştırma yöntemi geliştiriyorum. Temel olarak tekrar tekrar bir Helmholtz BVP sistemi çözüyorum. Üçgensel veya dört yüzlü ağlar üzerinde sonlu elemanlar yöntemi kullanarak denklemleri ayırıyorum. Doktora tezimin kodunu geliştiriyorum. Orada deal.ii veya DUNE gibi mevcut sonlu eleman kütüphanelerinden bazılarının farkındayım ve ilham verici …

11 finite-element  parallel-computing  mesh-generation  domain-decomposition  mesh 

Merhaba scicomp topluluğu, Böyle olarak çerçeveler kullanılarak grafik algoritmaları alanında çalışmış NetworkX (Python), JUNG ve YFiles (Java). Şimdi paralel ve yüksek performanslı bilgisayar alanına giriyorum. Yeni bir proje için, aşağıdaki özelliklere sahip bir C ++ grafik kütüphanesi arıyorum: algoritma geliştirmeyi sağlayan sezgisel bir arayüze sahiptir dinamik işlemleri destekler: örneğin, rastgele …

11 algorithms  parallel-computing  libraries  graph-theory 

Matris toplama, çarpma vb. Gibi basit görevleri yerine getirmek için Paylaşılan Bellek makineleri (hem C hem de FORTRAN) için OpenMP kodlama deneyimim var (Sadece LAPACK ile nasıl rekabet ettiğini görmek için). OpenMP'yi belgelere bakmaya gerek kalmadan basit görevleri yerine getirecek kadar biliyorum. Son zamanlarda, projelerim için Python'a geçtim ve Python …

11 parallel-computing  python 

Anladığım kadarıyla, multigrid yöntemi, aynı sorunun daha kaba bir versiyonunu (düşük frekans hatasını ortadan kaldırarak) çözüp yüksek frekans hatalarını düzeltmek için ince ızgaraya geri yansıtarak doğrusal bir sistemi çözer. Büyük sistemler için, her ızgara seviyesinde paralel olarak yinelemeli bir yöntemin nasıl uygulanabileceğini görebilirim. Bu yaklaşım paralel olarak iyi ölçekleniyor mu? …

11 linear-algebra  parallel-computing  multigrid 

Krylov Subspace Metodları ile ilgili araştırmamla aynı zamanda, HPC'nin arkasındaki matematiği bir adım önde veya hesaplama teorisini (donanım, işletim sistemi, derleyiciler vb.) Keşfetme seçeneğim var. Şu anda, hem yeterli bilgiye sadece tarafından olsun. Örneğin, CG denklemlerini ve yinelemeli yöntemlerin temellerini nasıl türeteceğimizi biliyorum ama Önkoşullar ve Yakınsama gibi detaylar ve …

11 parallel-computing  education 

Parareal, PITA ve PFASST algoritmalarının tümü , zamana bağlı sorunların zaman içindeki çözümünü paralel hale getirmek için etki alanı genelinde kullanılan tekniklerdir. Bu yöntemlerin ardındaki yol gösterici ilkeler nelerdir? Aralarındaki ana farklar nelerdir? Birinin diğerine dayandığını söyleyebilir miyim? Nasıl? Başvuruları ne olacak? "Hangisi daha iyi?" Sorusuna cevap verilmeyeceğini biliyorum, ancak …

10 parallel-computing  time-integration 

IMPLICIT formunda (zaman ayrıklaştırma için) sonlu hacim yöntemi ile bir dizi kısmi diferansiyel denklemler (PDE) çözen bazı kod için arıyorum. Sonuç olarak, ADI / TDMA şeması tarafından işlenen, x, y, z yönlerinde üç boyutlu bir denklem sistemi vardır. PDE'lerin CUDA ile örtük çözümü hakkında hiçbir şey bulamıyorum. ADI / TDMA …

10 parallel-computing  implicit-methods  cuda 

Şu anda bazı büyük algoritmalar tarafından oluşturulan çok büyük simetrik (ancak pozitif tanımlı değil) sistemleri çözmeye çalışıyorum. Bu matrislerin paralel çözme için kullanılabilecek hoş bir blok genişliği vardır. Ancak doğrudan bir yaklaşım (Multi-frontal gibi) mi yoksa yinelemeli (ön koşullu GMRES veya MINRES) mi kullanacağım konusunda karar veremiyorum. Tüm çalışmalarım yinelemeli …

10 parallel-computing  linear-solver  sparse-matrix  linear-system  gmres 

Son yıllarda, genel amaçlı veri güdümlü paylaşılan bellek paralelliğinin bir biçimini ya da bir diğerini sunan birkaç kütüphane / yazılım projesi ortaya çıkmıştır. Ana fikir, açık bir şekilde iş parçacıklı kod yazmak yerine, programcıların algoritmalarını, daha sonra paylaşılan bellek makinesindeki genel amaçlı bir ara katman yazılımı tarafından dinamik olarak planlanan, …

10 parallel-computing  software  hpc  libraries  multicore 

Ben çok soru özellikle uygun değildir eğer öyleyse beni affet programlama GPGPU yeni. Anladığım kadarıyla GPU programlama, olağan CPU programlamasına kıyasla çok karmaşık bir mühendislik çalışmasıdır. Diverjans sorunları, döşeme, sabitlenmiş bellek tahsisi ve ana bilgisayar aygıt iletişimi / aygıt hesaplama çakışması konusunda çok dikkatli olmak gerekir. Biraz araştırma yaptıktan sonra …

10 parallel-computing  petsc  gpu  cuda 

Bazı yoğun, koşulsuz matrisleri köşegenleştirmeye çalışıyorum. Makine hassasiyetinde sonuçlar yanlıştır (negatif özdeğerleri döndürmek, özvektörlerde beklenen simetriler yoktur). Rasgele hassasiyetten yararlanmak için Mathematica'nın Eigensystem [] işlevine geçtim, ancak hesaplamalar son derece yavaş. Ben çok sayıda çözüme açığım. Koşulsuz sorunlara uygun paketler / algoritmalar var mı? Ön koşullandırma konusunda uzman değilim, bu …

10 linear-algebra  parallel-computing  eigensystem  precision  dense-matrix