Preguntas etiquetadas con parallel-computing

Estoy paralelizando el código para resolver numéricamente un modelo de equilibrio de población de 5 dimensiones. Actualmente tengo un muy buen código paralelo MPICH2 en FORTRAN, pero a medida que aumentamos los valores de los parámetros, las matrices se vuelven demasiado grandes para ejecutarse en modo de memoria distribuida. Tengo …

14 parallel-computing  fortran  numerics  mpi  compiling 

En la solución numérica de PDE de valor límite inicial, es muy común emplear paralelismo en el espacio . Es mucho menos común emplear alguna forma de paralelismo en la discretización del tiempo , y ese paralelismo suele ser mucho más limitado. Soy consciente de un número creciente de códigos …

14 pde  parallel-computing  time-integration 

Por lo general, escribo código de serie, y cuando lo hago, escribo pruebas unitarias con un marco de prueba de estilo xUnit (MATLAB xUnit, PyUnit / nose o el marco de prueba C ++ de Google). Basado en una búsqueda superficial de Google, no he visto mucho sobre cómo los …

13 parallel-computing  petsc  mpi  testing  reproducibility 

Tengo una colección de modelos computacionales que podrían describirse como autómatas celulares asíncronos. Estos modelos se parecen al modelo de Ising, pero son un poco más complicados. Parece que tales modelos se beneficiarían de ejecutarse en una GPU en lugar de una CPU. Desafortunadamente, no es muy sencillo paralelizar un …

12 parallel-computing  monte-carlo  gpu 

Actualmente estoy desarrollando un método de descomposición de dominio para la solución del problema de dispersión. Básicamente estoy resolviendo un sistema de Helmholtz BVP de forma iterativa. Discreto las ecuaciones usando el método de elementos finitos sobre mallas triangulares o tetraédricas. Estoy desarrollando el código para mi tesis doctoral. Soy …

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

Hola comunidad scicomp, He trabajado en el área de algoritmos gráficos usando frameworks como NetworkX (Python), JUNG e YFiles (Java). Ahora estoy entrando en el área de computación paralela y de alto rendimiento. Para un nuevo proyecto, estoy buscando una biblioteca de gráficos C ++ con las siguientes características: tiene …

11 algorithms  parallel-computing  libraries  graph-theory 

Tengo experiencia en la codificación de OpenMP para máquinas de memoria compartida (tanto en C como en FORTRAN) para llevar a cabo tareas simples como la suma de matrices, la multiplicación, etc. (Solo para ver cómo compite con LAPACK). Conozco OpenMP lo suficiente como para llevar a cabo tareas simples …

11 parallel-computing  python 

Según tengo entendido, el método de cuadrícula múltiple resuelve un sistema lineal resolviendo una versión más gruesa del mismo problema (eliminando el error de baja frecuencia) y luego proyectando de nuevo a la cuadrícula fina para suavizar los errores de alta frecuencia. Para sistemas grandes, puedo ver cómo se puede …

11 linear-algebra  parallel-computing  multigrid 

Simultáneamente a mi investigación sobre los métodos del subespacio de Krylov, tengo la opción de explorar las matemáticas detrás de HPC un paso adelante o la teoría de la computación (hardware, sistema operativo, compiladores, etc.). Actualmente, sé tanto suficiente para simplemente sobrevivir. Por ejemplo, sé cómo derivar las ecuaciones para …

11 parallel-computing  education 

Los algoritmos Parareal, PITA y PFASST son todos técnicas de todo el dominio para paralelizar la solución de problemas dependientes del tiempo en el tiempo. ¿Cuáles son los principios rectores detrás de estos métodos? ¿Cuáles son las principales diferencias entre ellos? ¿Puedo decir que uno está basado en otro? ¿Cómo? …

10 parallel-computing  time-integration 

Estoy buscando portar algún código que resuelva un conjunto de ecuaciones diferenciales parciales (PDE) por el método de volumen finito en forma IMPLICIT (para la discretización de tiempo). Como resultado, existe un sistema tridiagonal de ecuaciones en direcciones x, y, z que se maneja mediante el esquema ADI / TDMA. …

10 parallel-computing  implicit-methods  cuda 

Actualmente estoy trabajando para resolver sistemas simétricos muy grandes (pero no positivos definidos), generados por algunos algoritmos determinados. Estas matrices tienen una buena dispersión de bloques que se puede usar para la resolución paralela. Pero no puedo decidir si debería usar un enfoque directo (como Multi-frontal) o uno iterativo (GMRES …

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

En los últimos años, han aparecido varias bibliotecas / proyectos de software que ofrecen una forma u otra de paralelismo de memoria compartida de uso general basado en datos. La idea principal es que, en lugar de escribir un código explícitamente enhebrado, los programadores implementan sus algoritmos como tareas interdependientes …

10 parallel-computing  software  hpc  libraries  multicore 

Soy muy nuevo en la programación GPGPU, así que perdónenme si la pregunta no es particularmente apropiada. Por lo que entiendo, la programación de GPU es un trabajo de ingeniería muy complejo en comparación con la programación habitual de CPU. Hay que tener mucho cuidado con los problemas de divergencia, …

10 parallel-computing  petsc  gpu  cuda 

Estoy tratando de diagonalizar algunas matrices densas y mal acondicionadas. En la precisión de la máquina, los resultados son inexactos (devuelve valores propios negativos, los vectores propios no tienen las simetrías esperadas). Cambié a la función Eigensystem [] de Mathematica para aprovechar la precisión arbitraria, pero los cálculos son extremadamente …

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