Moleclar-dynamics simulations using spatial decomposition and task-based parallelism
Notice bibliographique
Résumé
Molecular Dynamics (MD) simulations are an integral method in the computational studies of \nmaterials. This thesis discusses an algorithm for large-scale MD simulations using modern multiand \nmany-core systems on distributed computing networks. In order to utilize the full processing \npower of these systems, algorithms must be updated to account for newer hardware, such as the \nmany-core Intel Xeon Phi co-processor. \nThe hybrid method is a data-parallel method of parallelization which combines spatial decomposition \nusing the Message Passing Interface (MPI) to distribute the system onto multiple nodes, \nalong with the cell-task method used for task based parallelism on each node. This allows for the \nimproved performance of task based parallelism on single compute nodes in addition to the benefit \nof distributed computing allowed by MPI. \nResults from benchmark simulations on Intel Xeon multi-core processors, and Intel Xeon Phi \ncoprocessors are presented. Results show that the hybrid method provides better performance \nthan either spatial decomposition or cell-task methods alone on single nodes, and that the hybrid \nmethod outperforms the spatial decomposition method on multiple nodes, on a variety of system \nconfigurations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».