Graphics-Processing-Unit-Based Acceleration of Electromagnetic Transients Simulation
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
This paper presents a novel approach to speed up electromagnetic-transients (EMT) simulation, using graphics-processing-unit (GPU)-based computing. This paper extends earlier published works in the area, by exploiting additional parallelism inside EMT simulation. A 2D-parallel matrix-vector multiplication is used that is faster than previous 1D-methods. Also, this paper implements a GPU-specific sparsity technique to further speed up the simulations, as the available CPU-based sparsity techniques are not suitable for GPUs. In addition, as an extension to previous works, this paper demonstrates modelling a power-electronic subsystem. The efficacy of the approach is demonstrated using two different scalable test systems. A low granularity system, that is, one with a large cluster of buses connected to others with a few transmission lines is considered, as is also a high granularity where a small cluster of buses is connected to other clusters, thereby requiring more interconnecting transmission lines. Computation times for GPU-based computing are compared with the computation times for sequential implementations on the CPU. This paper shows two surprising differences of GPU simulation in comparison with CPU simulation. First, the inclusion of sparsity only makes minor reductions in the GPU-based simulation time. Second, excessive granularity, even though it appears to increase the number of parallel-computable subsystems, significantly slows down the GPU-based simulation.
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