Sign In
insight - 高性能計算
高性能計算を用いた核融合・核分裂システムの大規模シミュレーション
高性能計算を活用し、核融合・核分裂システムの大規模かつ高精度なシミュレーションを実現した。
強力な磁場QED プラズマシミュレーションのための最適化されたイベントジェネレータの高性能実装
強力な磁場QED現象のシミュレーションを高速化するための新しい手法を提案し、実装した。
MonoCoder: 專門為高性能計算程式碼和任務設計的領域特定程式碼語言模型
本研究提出了一個名為MonoCoder的小型領域特定語言模型,它專門針對高性能計算(HPC)程式碼和任務進行設計和訓練。與現有的大型多語言語言模型相比,MonoCoder雖然規模更小,但在HPC相關的程式碼理解和生成任務上表現更出色。
GPU加速計算機的性能編程研究
本文總結了各種並行編程技術,旨在介紹並行編程的現狀和未來發展趨勢、性能問題及解決方案,為後續研究提供背景知識。
高性能計算工作流程中基於投影的簡化模型用於數字孿生
結合高性能計算和投影式簡化模型可以提高數字孿生的效率和預測能力,特別是在複雜系統模擬和實時應用中。
2次元イジングモデルの高性能ウェハースケールエンジンを用いた記録的な高速化
ウェハースケールエンジンを用いた2次元イジングモデルの実装により、従来の単一デバイスに比べて最大148倍の高速化を達成した。
整数行列乗算ユニットを用いたDGEMMの高速化
整数行列乗算ユニットを用いることで、浮動小数点行列乗算ユニットを用いるよりも、精度、メモリ消費量、演算量の面で理論的な利点がある。また、NVIDIA消費者向けGPUでも、浮動小数点行列乗算よりも高速に実行できることを示す。さらに、量子回路シミュレーションへの適用により、精度を維持したまま最大4.33倍の高速化を達成した。
高性能並列計算のための自動MPI コードジェネレーション
本研究では、有限差分法に基づく大規模シミュレーションを効率的に実行するための自動MPI コードジェネレーション手法を提案する。
低自己相関二進数列の効率的な並列処理と分析
本論文では、GPUを活用した並列処理アルゴリズムを提案し、新しい最良の二進数列を見つけた。
Products | Resources
© 2024 by Linnk AI