Математическое моделирование
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Импакт-фактор
Правила для авторов

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS


Матем. моделирование:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти




Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация

Математическое моделирование, 2016, том 28, номер 5, страницы 95–108 (Mi mm3732)  
Эта публикация цитируется в 14 научных статьях (всего в 14 статьях)

Эффективность алгоритмов классической молекулярной динамики на суперкомпьютерном аппаратном обеспечении

Г. С. Смирновab, В. В. Стегайловab

a Московский физико-технический институт (Государственный университет)
b Объединенный институт высоких температур РАН
PDF полного текста (429 kB) Список цитирования (14)
Список литературы:
PDF
HTML
Аннотация: Развитие аппаратного обеспечения для высокопроизводительных расчетов опережает адаптацию алгоритмов для таких фундаментальных математических алгоритмов, как классическая молекулярная динамика. Большое разнообразие выбора обуславливает необходимость ясных критериев, основанных на вычислительной эффективности определенного алгоритма на определенном аппаратном обеспечении. Тест LINPACK не может более служить этой цели. В этой работе мы рассматриваем основанную на практических соображениях метрику «время решения–пиковая производительность». В этой метрике мы сравниваем различное аппаратное обеспечение (как современное, так и вышедшее из употребления) на примере тестов программного обеспечения LAMMPS, широко используемого для атомистического моделирования. Показано, что рассмотренная метрика может служить для однозначного сравнения различных комбинаций центральных процессоров, ускорителей и интерконнекта.
Ключевые слова: атомистическое моделирование, архитектура процессоров, ускорители, пиковая производительность.
Финансовая поддержка Номер гранта
Российский фонд фундаментальных исследований 13-01-12070_офи_м
Российская академия наук - Федеральное агентство научных организаций
Работа выполнена при поддержке гранта РФФИ 13-01-12070-офи_м и программы фундаментальных исследований Президиума РАН по стратегическим направлениям развития науки «Фундаментальные проблемы математического моделирования» (координатор программы – академик В.Б. Бетелин).
Поступила в редакцию: 21.04.2015
Англоязычная версия:
Mathematical Models and Computer Simulations, 2016, Volume 8, Issue 6, Pages 734–743
DOI: https://doi.org/10.1134/S2070048216060156
Реферативные базы данных:
Тип публикации: Статья
Образец цитирования: Г. С. Смирнов, В. В. Стегайлов, “Эффективность алгоритмов классической молекулярной динамики на суперкомпьютерном аппаратном обеспечении”, Матем. моделирование, 28:5 (2016), 95–108; Math. Models Comput. Simul., 8:6 (2016), 734–743
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{SmiSte16}
\by Г.~С.~Смирнов, В.~В.~Стегайлов
\paper Эффективность алгоритмов классической молекулярной динамики на суперкомпьютерном аппаратном обеспечении
\jour Матем. моделирование
\yr 2016
\vol 28
\issue 5
\pages 95--108
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/mm3732}
\elib{https://elibrary.ru/item.asp?id=26414262}
\transl
\jour Math. Models Comput. Simul.
\yr 2016
\vol 8
\issue 6
\pages 734--743
\crossref{https://doi.org/10.1134/S2070048216060156}
\scopus{https://www.scopus.com/record/display.url?origin=inward&eid=2-s2.0-84994831676}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/mm3732
  • https://www.mathnet.ru/rus/mm/v28/i5/p95
    • Эта публикация цитируется в следующих 14 статьяx:
    Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    		Математическое моделирование
    Статистика просмотров:
    Страница аннотации:450
    PDF полного текста:183
    Список литературы:53
    Первая страница:18
     
      Обратная связь:
    		  Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024