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hiperc:边界值问题的高性能计算策略
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2021-05-30
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边界值问题的高性能计算策略 有没有想过 GPU 是否会让你的代码更快? 足够快以证明您的经理、顾问或资助机构的费用合理吗? 这个项目可以帮助回答你的问题! 此存储库中的示例代码使用适用的主流加速器编程方法中的任何一种来实现相同的基本算法。 在不同的并行硬件配置(CPU 线程、GPU 卸载和 CPU 协处理)上运行代码提供了使用常见计算材料科学工作负载的这些工具的基准。 将性能与串行基准进行比较将帮助您做出明智的决定,以决定哪些开发途径适合您的科学计算项目。 请注意,这些示例不依赖于特定的模拟框架:依赖性保持最小,并且 C 函数保持尽可能简单以增强研究的可读性和其他代码的可重用性。 这里的目标是学习如何使用加速器进行材料科学模拟,而不是增强或推广任何特定的软件包。 加速器语言 共享内存并行编程有六种主流方法,具有不同的编码复杂性和硬件依赖性: 线程 适用于多核 CPU 架构的线程。 正
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hiperc:边界值问题的高性能计算策略 (171个子文件)
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