L'étude de la résolution de problèmes de calcul en exploitant simultanément l'utilisation de plusieurs processeurs.
J'envisage d'apprendre un nouveau langage à utiliser pour les projets de modélisation numérique / de simulation, en remplacement (partiel) du C ++ et du Python que j'utilise actuellement. Je suis tombé sur Julia , ce qui semble être parfait. S'il fait tout ce qu'il dit, je pourrais l'utiliser pour...
Je suis actuellement à la recherche de méthodes parallèles d'intégration ODE. Il existe de nombreux ouvrages anciens et anciens décrivant un large éventail d'approches, mais je n'ai trouvé aucun sondage récent ni article récapitulatif décrivant le sujet en général. Il y a le livre de Burrage [1],...
Je recherche des informations auprès de tous ceux qui ont essayé d’utiliser OpenCL dans leur code scientifique. Quelqu'un a-t-il essayé (récemment) ViennaCL ? Si oui, comment se compare-t-il à la cuspide ? Qu'en est-il de OCLTools ? Est-ce qu'il respecte la promesse? Si tel est le cas, serait-il un...
Existe-t-il des outils en Python qui ressemblent au parfor de Matlab? J'ai trouvé ce fil , mais il a quatre ans. Je pensais que quelqu'un ici pourrait avoir une expérience plus récente. Voici un exemple du type de chose que je voudrais paralléliser: X = np.random.normal(size=(10, 3)) F =...
Cette question a été migrée à partir de Stack Overflow car il est possible d'y répondre sur Computational Science Stack Exchange. Migré il y a 7 ans . Existe-t-il des problèmes / algorithmes célèbres dans le calcul scientifique qui ne peuvent pas être accélérés par la parallélisation? Il me semble...
Comment le problème gravitationnel des n-corps peut-il être résolu numériquement en parallèle? Un compromis précision-complexité est-il possible? Comment la précision influence-t-elle la qualité du modèle?
Je n'exécute aucun code parallèle pour le moment, mais je prévois d'exécuter du code parallèle à l'avenir en utilisant un hybride d'OpenMP et de MPI. Les débogueurs ont été des outils précieux pour moi lors de l'exécution de projets en série. Quelqu'un peut-il recommander un débogueur parallèle (ou...
J'ai une application qui peut être trivialement parallélisée mais ses performances sont dans une large mesure liées aux E / S. L'application lit un tableau d'entrée unique stocké dans un fichier qui est généralement de 2 à 5 Go (mais je m'attends à ce que ce nombre augmente à l'avenir). Un calcul...
Voulez-vous améliorer ce post? Fournissez des réponses détaillées à cette question, y compris des citations et une explication de la raison pour laquelle votre réponse est correcte. Les réponses sans suffisamment de détails peuvent être modifiées ou supprimées. Le raffinement adaptatif du maillage...
Une réduction parallèle suppose que l'opération correspondante est associative. Cette hypothèse est violée pour l'ajout de nombres à virgule flottante. Vous pourriez vous demander pourquoi je m'en soucie. Eh bien, cela rend les résultats moins reproductibles. Et cela empire lorsque le recuit simulé...
Ma thèse porte sur le développement de méthodes numériques pour la réduction des modèles de combustion. J'exécute mes méthodes uniquement sur la partie chimie des simulations de combustion, et j'ai de nombreuses études de cas pour les simulations 0-D (sans débit). Ce que j'aimerais, c'est exécuter...
Une grande partie de mon propre travail consiste à améliorer la mise à l'échelle des algorithmes, et l'une des façons préférées de montrer la mise à l'échelle parallèle et / ou l'efficacité parallèle est de tracer les performances d'un algorithme / code sur le nombre de cœurs, par exemple où l' axe...
Désolé pour le long post, mais je voulais inclure tout ce que je pensais pertinent au premier coup. Ce que je veux J'implémente une version parallèle des méthodes de sous-espace de Krylov pour les matrices denses. Principalement GMRES, QMR et CG. J'ai réalisé (après profilage) que ma routine DGEMV...
J'exécute des simulations de dynamique moléculaire (MD) en utilisant plusieurs progiciels, comme Gromacs et DL_POLY. Gromacs prend désormais en charge les algorithmes de décomposition des particules et de décomposition de domaine. Par défaut, les simulations Gromacs utilisent la décomposition de...
J'optimise une fonction de 10-20 variables. La mauvaise nouvelle est que chaque évaluation de fonction est coûteuse, environ 30 min de calcul en série. La bonne nouvelle est que j'ai un cluster avec quelques dizaines de nœuds de calcul à ma disposition. D'où la question: existe-t-il des algorithmes...
Dans la solution numérique des PDE à valeur limite initiale, il est très courant d'employer le parallélisme dans l'espace . Il est beaucoup moins courant d'employer une certaine forme de parallélisme dans la discrétisation temporelle , et ce parallélisme est généralement beaucoup plus limité. Je...
Je parallélise le code pour résoudre numériquement un modèle d'équilibre de population à 5 dimensions. Actuellement, j'ai un très bon code parallélisé MPICH2 dans FORTRAN mais à mesure que nous augmentons les valeurs des paramètres, les tableaux deviennent trop volumineux pour fonctionner en mode...
Habituellement, j'écris du code série, et quand je le fais, j'écris des tests unitaires avec un cadre de test de style xUnit (MATLAB xUnit, PyUnit / nose, ou le cadre de test C ++ de Google). Sur la base d'une recherche rapide sur Google, je n'ai pas beaucoup vu comment les praticiens testent le...
J'ai une collection de modèles informatiques qui pourraient être décrits comme des automates cellulaires asynchrones. Ces modèles ressemblent au modèle Ising, mais sont légèrement plus compliqués. Il semble que de tels modèles gagneraient à être exécutés sur un GPU plutôt que sur un CPU....
Si je comprends bien, la méthode multigrille résout un système linéaire en résolvant une version plus grossière du même problème (en éliminant les erreurs de basse fréquence) puis en se projetant sur la grille fine pour atténuer les erreurs de haute fréquence. Pour les grands systèmes, je peux voir...