Finite-difference time-domain on the cell/B.E. processor
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Finite-Difference Time-Domain (FDTD) is a kernel used to solve problems in electromagnetics applications such as microwave tomography. It is a data-intensive and computation-intensive problem. However, its computation scheme indicates that an architecture with SIMD support has the potential to bring performance improvement over traditional architectures without SIMD support. The Cell Broadband Engine (Cell/B.E.) processor is an implementation of a heterogeneous multicore architecture. It consists of one conventional microprocessor, PowerPC Processor Element (PPE), and eight SIMD co-processor elements, Synergistic Processor Elements (SPEs). One unique feature of an SPE is that it has 128-entry 128-bit uniform registers which support SIMD. Therefore, FDTD may be mapped well on Cell/B.E. processor. However, each SPE can directly access only 256KB local store (LS) both for instructions and data. The size ofLS is much less than what is needed for an accurate simulation of FDTD which requires large number of fine-grained Yee cells. In this paper, we design the algorithm on Cell/B.E. by efficiently using the asynchronous DMA (direct memory access) mechanism available on an SPE transferring data between its LS and the main memory via the high bandwidth bus on-chip EIB (Element Interconnect Bus). The new algorithm was run on an IBM Blade QS20 blades running at 3.2GHz. For a computation domain of 600 x 600 Yee cells, we achieve an overall speedup of 14.14 over AMD Athlon and 7.05 over AMD Opteron at the processor level.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle