马库斯·艾森巴赫 0002
人员信息
附属: 美国田纳西州橡树岭国家实验室
其他同名人员
马库斯·艾森巴赫 0001 -德国伊勒梅瑙理工大学
优化列表
2020年-今天
2024 [公元10年] 马西米利亚诺·卢波·帕西尼 , 玛丽亚·卡拉宾 , 马库斯·艾森巴赫 :
在尺寸越来越大的晶格上传输形成能的预测。 机器。 学习。 科学。 Technol公司。 5 ( 2 ) : 25015 ( 2024 ) 2023 [第13条] 斯科特·阿特利 , 克里斯托弗·齐默 , 约翰·兰格 , 大卫·E·伯恩霍尔德 , 维罗尼卡·G·梅莱斯·维加拉 , 托马斯·贝克 , 迈克尔·布里姆 , 鲁本·D·布迪亚贾 , 苏尼塔·钱德拉塞卡兰 , 马库斯·艾森巴赫 , 托马斯·埃文斯 , 马修·埃泽尔 , 尼古拉斯·弗伦蒂尔 , 安提戈尼·乔治亚杜 , 乔·格伦斯基 , 菲利普·格雷特 , 史蒂文·汉密尔顿 , 约翰·霍尔曼 , 阿克塞尔·胡贝尔 , 丹尼尔·雅各布森 , 韦恩·朱伯特 , 金·H·麦克马洪 , 埃利亚·梅扎里 , 斯坦·穆尔 , 安德鲁·迈尔斯 , 斯蒂芬·尼科尔斯 , Sarp口腔 , 托马斯·帕帕西奥多 , 丹尼佩瑞兹 , 大卫·M·罗杰斯 , 埃文·施耐德 , Jean-Luc Vay公司 , 杨振康(P.K.Yeung) :
前沿:探索Exascale。 联合国安全理事会 2023 : 52:1-52:16 [第12条] 尼古拉斯·马来亚 , 布朗森·梅塞尔 , 约瑟夫·格伦斯基 , 安提戈尼·乔治亚杜 , 贾斯汀·利茨 , 卡利亚纳·哥蒂帕西 , 马克戴 , 杰基·陈 , 乔恩·S·罗德 , 卢卡斯·埃斯拉佩兹 , 詹姆斯·怀特三世 , 古斯塔夫·詹森 , 尼古拉斯·柯蒂斯 , 斯蒂芬·尼科尔斯 , 雅库布·库扎克 , 诺埃尔·查尔默斯 , 芯片Freitag , 保罗·鲍曼 , 亚历山德罗·范法里略 , 鲁本·D·布迪亚贾 , 托马斯·帕帕西奥多 , 尼古拉斯·弗伦蒂尔 , 达蒙·麦克道格尔 , 马修·诺曼 , 萨拉特·斯利帕蒂 , 菲利普·罗斯 , 德米特罗·比科夫 , 诺亚·沃尔夫 , 保罗·穆洛尼 , 马库斯·艾森巴赫 , 马克·亨利·德弗拉罕 , 韦恩·朱伯特 :
为Exascale准备申请的经验。 联合国安全理事会 2023 : 53:1-53:13 [第11条] 鲁本·D·布迪亚贾 , 马克·贝里尔 , 马库斯·艾森巴赫 , 古斯塔夫·詹森 , 韦恩·朱伯特 , 斯蒂芬·尼科尔斯 , 大卫·M·罗杰斯 , 阿诺德·N·萨灵顿 , O.E.Bronson Messer先生 :
为前沿做好准备:为世界上第一个考试系统准备申请。 英思科 2023 : 182-201 [i3] 保罗·鲍曼 , 鲁本·D·布迪亚贾 , 德米特罗·比科夫 , 诺埃尔·查尔默斯 , 杰奎琳·陈 , 尼古拉斯·柯蒂斯 , 马克戴 , 马库斯·艾森巴赫 , 卢卡斯·埃斯拉佩兹 , 亚历山德罗·范法利洛 , 威廉·弗雷塔格 , 尼古拉斯·弗伦蒂尔 , 安提戈尼·乔治亚杜 , 约瑟夫·格伦斯基 , 卡利亚纳·哥蒂帕西 , 马克·亨利·德弗拉罕 , 古斯塔夫·詹森 , 韦恩·朱伯特 , 贾斯汀·利兹 , 雅库布·库扎克 , 尼古拉斯·马来亚 , 布朗森·梅塞尔 , 达蒙·麦克道格尔 , 保罗·穆洛尼 , 斯蒂芬·尼科尔斯 , 马修·诺曼 , 托马斯·帕帕西奥多 , 乔恩·S·罗德 , 菲利普·罗斯 , 萨拉特·斯利帕蒂 , 詹姆斯·怀特三世 , 诺亚·沃尔夫 :
为Exascale准备应用程序的经验。 CoRR公司 abs/2310.01586 ( 2023 ) 2022 [公元9年] Seonmyeong Bak公司 , 科伦·贝托尼 , 斯文·博姆 , 鲁本·D·布迪亚贾 , 芭芭拉·查普曼 , 约翰内斯·多尔弗特 , 马库斯·艾森巴赫 , 哈尔·芬克尔 , 奥斯卡·R·埃尔南德斯 , 约瑟夫·胡贝尔 , 岩崎信太郎 , 维威克·凯乐 , 保罗·R·C·肯特 , JaeHyuk夸克 , 林美凤 , 彼得·卢斯科(Piotr Luszczek) , 叶洛 , Buu Pham公司 , 斯瓦鲁波普尔 , 基兰·拉维库马尔 , 维维克·萨卡尔 , 托马斯·斯科格兰 , 田士雷 , 杨振康(P.K.Yeung) :
OpenMP应用程序体验:移植到加速节点。 并行计算。 109 : 102856 ( 2022 ) [第10条] 韦恩·朱伯特 , 布朗森·梅塞尔 , 菲利普·罗斯 , 安提戈尼·乔治亚杜 , 贾斯汀·利茨 , 马库斯·艾森巴赫 , 尹俊奇 :
学会扩大峰会规模:领导力超级计算机上的人工智能科学。 IPDPS研讨会 2022 : 1246-1255 【c9】 马库斯·艾森巴赫 , 玛丽亚·卡拉宾 , 马西米利亚诺·卢波·帕西尼 , 尹俊奇 :
铁磁材料材料性能第一原理计算的机器学习。 SMC公司 2022 : 75-86 2021 [j8] 马西米利亚诺·卢波·帕西尼 , 尹俊奇 , 李英伟 , 马库斯·艾森巴赫 :
一种用于优化神经网络结构的可扩展算法。 并行计算。 104-105 : 102788 ( 2021 ) 【c8】 马西米利亚诺·卢波·帕西尼 , 马尔科·伯库 , 塞缪尔·坦普尔·里夫 , 马库斯·艾森巴赫 , 西蒙娜·佩罗托 :
用图形卷积神经网络快速准确地预测固溶体合金的总能量。 SMC公司 2021 : 79-98 2020 【c7】 里克·阿奇博尔德 , 周爱德蒙德(Edmond Chow) , 爱德华多·达泽维多 , 杰克·J·东加拉 , 马库斯·艾森巴赫 , 洛科·费博 , 弗洛伦特·洛佩兹 , 丹尼尔·尼科尔斯 , 斯坦尼米尔·托莫夫 , Kwai Wong(黄葵) , 尹俊奇 :
在Exascale将深度学习融入领域科学。 SMC公司 2020 : 35-50 [i2] 里克·阿奇博尔德 , 周爱德蒙德(Edmond Chow) , 爱德华多·达泽维多 , 杰克·J·东加拉 , 马库斯·艾森巴赫 , 洛科·费博 , 弗洛伦特·洛佩兹 , 丹尼尔·尼科尔斯 , 斯坦尼米尔·托莫夫 , Kwai Wong(黄葵) , 尹俊奇 :
在Exascale将深度学习融入领域科学。 CoRR公司 abs/2011.11188 ( 2020 )
2010 – 2019
2019 [j7] 贝宗瑞 , 马库斯·艾森巴赫 , 赛姆 , G.马尔科姆股票 :
团簇扩张法和Wang-Landau-Monte-Carlo法相结合的误差控制及其在FeCo中的应用。 计算。 物理学。 Commun公司。 235 : 95-101 ( 2019 ) [j6] 阿尔弗雷德·C·K·法里斯 , 李英伟 , 马库斯·艾森巴赫 :
无直方图多参数蒙特卡罗抽样计算状态密度。 计算。 物理学。 Commun公司。 235 : 297-304 ( 2019 ) [i1] 马西米利亚诺·卢波·帕西尼 , 尹俊奇 , 李英伟 , 马库斯·艾森巴赫 :
用于优化神经网络结构的贪婪构造算法。 CoRR公司 abs/1909.03306 ( 2019 ) 2018 [j5] 刘祥林 , 杨旺(Yang Wang) , 马库斯·艾森巴赫 , G.马尔科姆股票 :
完全相对论性全势多重散射理论:无病态方案。 计算。 物理学。 Commun公司。 224 : 265-272 ( 2018 ) 2017 【j4】 马库斯·艾森巴赫 , 杰夫·拉金 , 贾斯汀·卢延斯 , 史蒂文·雷尼奇 , 詹姆斯·罗杰斯 :
用于基态和材料统计物理第一原理计算的局部自洽多重散射代码的GPU加速度。 计算。 物理学。 Commun公司。 211 : 2-7 ( 2017 ) [j3] 贝宗瑞 , 马库斯·艾森巴赫 :
加速粒子群优化,用于常规和高熵合金中位错的Peierls-Nabarro模拟。 计算。 物理学。 Commun公司。 215 : 7-12 ( 2017 ) [注2] 马库斯·艾森巴赫 :
材料科学的大尺度计算使用加速器来改进时间和能量到解决方案。 计算。 科学。 工程师。 19 ( 1 ) : 83-85 ( 2017 ) 【c6】 李英伟 , 马库斯·艾森巴赫 :
状态密度基展开的无直方图多参数蒙特卡罗算法。 PASC公司 2017 : 10:1-10:7 2015 [j1] 韦恩·茹伯特 , 里克·阿奇博尔德 , 马克·贝里尔 , W.迈克尔·布朗 , 马库斯·艾森巴赫 , Ray W.灌浆 , 杰夫·拉金 , 约翰·列夫斯克 , 布朗森·梅塞尔 , 马修·诺曼 , 鲍比·菲利普 , 拉马南·桑卡兰 , 阿诺德·塔林顿 , 约翰·A·特纳 :
加速应用程序开发:ORNL Titan体验。 计算。 选举人。 工程师。 46 : 123-138 ( 2015 ) 【c5】 克里斯托斯·卡察克利斯 , 韦恩·朱伯特 , 奥斯卡·R·埃尔南德斯 , 马库斯·艾森巴赫 , 瓦尔·埃尔瓦西夫 , 大卫·E·伯恩霍尔德 :
CUDA网格级任务推进算法。 HPCC/CSS/ICESS公司 2015 : 1628-1632 2013 【c4】 蒂凡尼·M·明茨 , 奥斯卡·R·埃尔南德斯 , 克里斯托斯·卡察克利斯 , 大卫·E·伯恩霍尔德 , 马库斯·艾森巴赫 , 斯瓦鲁波普尔 :
抽象应用程序中的通信意图以提高可移植性和生产力。 IPDPS研讨会 2013 : 385-393
2000 – 2009
2009 【c3】 马库斯·艾森巴赫 , C.-G.周 , 唐纳德·尼克尔森 , G.布朗 , 杰弗里·拉金 , 托马斯·舒尔赫斯 :
一种可扩展的方法 从头算 纳米尺度系统中自由能的计算。 联合国安全理事会 2009 2008 【c2】 冈萨洛·阿尔瓦雷斯 , 迈克尔·萨默斯 , 唐·E·麦克斯韦 , 马库斯·艾森巴赫 , 杰里米·梅雷迪斯 , 杰弗里·拉金 , 约翰·列夫斯克 , 托马斯·迈尔 , 保罗·R·C·肯特 , 爱德华多·达泽维多 , 托马斯·舒尔赫斯 :
一种新算法,用于在模拟高阶无序效应时实现400+TFlop/s的持续性能- 吨 c(c) 超导体。 联合国安全理事会 2008 : 61 2006 【c1】 杨旺(Yang Wang) , G.马尔科姆股票 , 奥雷连·鲁萨努 , 唐纳德·尼克尔森 , 马库斯·艾森巴赫 , J.S.福克纳 :
用于纳米科学的Teraflop计算。 CDES公司 2006 : 265-271