Nel mio programma di dottorato in scienze computazionali, stiamo lavorando quasi esclusivamente in C ++ e Fortran. Sembra che alcuni professori preferiscano l'uno all'altro. Mi chiedo quale sia "migliore" o se uno sia migliore dell'altro in una determinata circostanza.
È una buona idea usare vector<vector<double>>(usando std) per formare una classe di matrici per codice scientifico scientifico ad alte prestazioni? Se la risposta è no. Perché? Grazie
Da un sondaggio sulla top500 risulta abbastanza chiaro che il settore tende a un aumento esponenziale dei core di elaborazione . I più grandi supercomputer utilizzano tutti MPI per la comunicazione tra nodi, anche se non sembra esserci una chiara tendenza al parallelismo su nodo, con l'approccio più semplice (ma …
In che modo CUDA e OpenCL si confrontano tra loro alla fine del 2013 dal punto di vista di un programmatore? Il mio gruppo sta pensando di provare a utilizzare il calcolo GPU. Ci limiteremmo in modo significativo scegliendo un hardware che supporti solo OpenCL ma non CUDA? Per essere …
Un cluster di calcolo Amazon EC2 costa circa $ 800- $ 1000 (a seconda del ciclo di lavoro) per core fisico della CPU nel corso di 3 anni. Nel nostro ultimo round di acquisizione hardware, il mio laboratorio ha raccolto 48 core di hardware molto simili a quelli dei cluster …
Il paradigma di programmazione OpenCL promette di essere uno standard aperto senza royalty per il calcolo eterogeneo. Dovremmo investire il nostro tempo nello sviluppo di software basato su OpenCL? Vantaggi svantaggi?
Inizierò con la mia esperienza personale nel nostro laboratorio. Negli ifort 9 e 10 giorni, eravamo piuttosto aggressivi con le ottimizzazioni, compilando con -O3 e flag specifici del processore (-xW -xSSE4.2 per esempio). Ma a partire da ifort 11, abbiamo iniziato a notare: 1. alcune incongruenze nei risultati (perché la …
Voglio sviluppare un software di calcolo scientifico parallelo da zero. Voglio alcuni pensieri su quale lingua iniziare. Il programma prevede la lettura / scrittura di dati in file txt e l'esecuzione di calcoli pesanti in parallelo, con molte fattorizzazioni LU e l'uso di solutori lineari sparsi. Le soluzioni candidate che …
Ho eseguito il codice GROMACS di dinamica molecolare (MD) su un cluster Ubuntu Linux costituito da nodi contenenti 24 CPU Intel Xeon. Il mio particolare punto di interesse risulta essere in qualche modo sensibile alla precisione aritmetica in virgola mobile, quindi ho dovuto eseguire GROMACS in doppia precisione anziché in …
Gran parte del mio lavoro ruota attorno al miglioramento della scalabilità degli algoritmi e uno dei modi preferiti per mostrare il ridimensionamento parallelo e / o l'efficienza parallela è quello di tracciare le prestazioni di un algoritmo / codice sul numero di core, ad es. dove l' asse rappresenta il …
Verso l'alba di OS X, sembrava esserci una grande confusione, almeno nel mondo dei Mac (al momento non ero vicino al calcolo scientifico) riguardo al Mac OS come piattaforma per il calcolo scientifico e le applicazioni HPC. XGrid è venuto fuori dalla scatola, Virginia Tech aveva il suo elaborato cluster …
Il nostro gruppo di lavoro produce un'applicazione desktop che simula la prestazione energetica dell'edificio. È un'applicazione .NET e quando l'utente esegue molte simulazioni, può richiedere molto tempo. Le simulazioni sono totalmente parallelizzabili e disponiamo di risorse di calcolo HPC molto significative in "ufficio". Un'idea che abbiamo avuto è quella di …
Poiché questa domanda è correlata al calcolo, ho deciso di pubblicare qui. Speriamo che sia visto come appropriato. Ho appena iniziato a eseguire modelli atmosferici e oceanici e mi rendo conto che ho bisogno di più core, memoria e spazio su disco rispetto al mio desktop attuale. La mia istituzione …
La cosa che non mi piace di più di MPI riguarda i tipi di dati (ovvero mappe / maschere di dati) perché non si adattano perfettamente al C ++ orientato agli oggetti. boost::mpisupporta solo MPI 1.1, tuttavia, dal loro sito Web: boost :: mpi è un'interfaccia intuitiva C ++ per …
Sono in un campo che non fa necessariamente molto lavoro HPC, e quando lo incontra, è spesso il risultato di ricercatori di altri campi che esplorano nuove applicazioni per i loro metodi e simili. In primo luogo ciò significa che non viene mai realmente introdotto nel corso degli studi, o …
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