Loading [MathJax]/jax/output/SVG/config.js
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, 2019, том 31, номер 4, страницы 17–32
DOI: https://doi.org/10.1134/S0234087919040026 (Mi mm4062) 		 
Эта публикация цитируется в 5 научных статьях (всего в 5 статьях)

Производительность отечественного процессора Эльбрус-8С в суперкомпьютерном моделировании задач вычислительной газовой динамики

А. В. Горобецa, М. И. Нейман-задеb, С. К. Окуневb, А. А. Калякинb, С. А. Суковa

a ИПМ им. М.В. Келдыша РАН, Москва
b АО "МЦСТ", Москва
PDF полного текста (497 kB) Список цитирования (5)
Список литературы:
PDF
HTML
DOI: https://doi.org/10.1134/S0234087919040026
Аннотация: Исследуется производительность отечественного процессора Эльбрус-8С на расчетах задач вычислительной газовой динамики. Рассматриваются параллельные программные комплексы на основе методов повышенной точности на неструктурированных сетках для численного моделирования турбулентных течений. Описаны особенности архитектуры Эльбрус, а также подходы к адаптации и оптимизации программ. Производительность исследована как для алгоритмов в целом, так и для основных составляющих алгоритмов операций в отдельности. Представлены результаты сравнительного тестирования с различными многоядерными процессорами Intel и AMD.
Ключевые слова: вычислительная газовая динамика, высокопроизводительные вычисления, Эльбрус, CFD, суперкомпьютерное моделирование.
Финансовая поддержка Номер гранта
Российская академия наук - Федеральное агентство научных организаций 26
Работа выполнена при поддержке Программы фундаментальных исследований Президиума РАН № 26 по приоритетным направлениям, определяемым президиумом РАН, на 2018 год «Фундаментальные основы создания алгоритмов и программного обеспечения для перспективных сверхвысокопроизводительных вычислений».
Поступила в редакцию: 09.08.2018
Исправленный вариант: 09.08.2018
Принята в печать: 22.10.2018
Англоязычная версия:
Mathematical Models and Computer Simulations, 2019, Volume 11, Issue 6, Pages 914–923
DOI: https://doi.org/10.1134/S2070048219060073
Реферативные базы данных:
Тип публикации: Статья
Образец цитирования: А. В. Горобец, М. И. Нейман-заде, С. К. Окунев, А. А. Калякин, С. А. Суков, “Производительность отечественного процессора Эльбрус-8С в суперкомпьютерном моделировании задач вычислительной газовой динамики”, Матем. моделирование, 31:4 (2019), 17–32; Math. Models Comput. Simul., 11:6 (2019), 914–923
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{GorNeiOku19}
\by А.~В.~Горобец, М.~И.~Нейман-заде, С.~К.~Окунев, А.~А.~Калякин, С.~А.~Суков
\paper Производительность отечественного процессора Эльбрус-8С в~суперкомпьютерном моделировании задач вычислительной газовой динамики
\jour Матем. моделирование
\yr 2019
\vol 31
\issue 4
\pages 17--32
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/mm4062}
\crossref{https://doi.org/10.1134/S0234087919040026}
\elib{https://elibrary.ru/item.asp?id=37242382}
\transl
\jour Math. Models Comput. Simul.
\yr 2019
\vol 11
\issue 6
\pages 914--923
\crossref{https://doi.org/10.1134/S2070048219060073}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/mm4062
  • https://www.mathnet.ru/rus/mm/v31/i4/p17
    • Эта публикация цитируется в следующих 5 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:401
    PDF полного текста:257
    Список литературы:75
    Первая страница:13
     
      Обратная связь:
    		  Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2025