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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。